一、安装Python

• 安装Python的方法参考此博文：https://wwwxz.blog.csdn.net/article/details/109588463
• 但对于零基础学习Tensorflow的朋友来说，tensorflow和opencv、numpy等第三方库都有着依赖关系，未安装第三方库或版本不正确都会导致tensorflow无法安装，所以我还是建议大家使用Anaconda来安装python集成环境。
• Anaconda和python对应的版本参考此博文链接：https://wwwxz.blog.csdn.net/article/details/109593983
• tensorflow和keras对应的版本参考此博文链接：https://wwwxz.blog.csdn.net/article/details/109603164

二、什么是Anacoda?

• Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，安装Anaconda以后，再也不用担心安装tensorflow会踩到无数的坑。

三、安装Anacoda及创建Anacoda虚拟环境

1、安装Anacoda步骤

• Anacoda的下载地址是： 清华大学开源软件镜像站
• 因为lz安装的python 3.6.4版本，所以Anaconda下载的是Anaconda3-5.1.0版本
  Anaconda和python对应的版本参考此博文链接：https://wwwxz.blog.csdn.net/article/details/109603164
  
• 下载完成后，双击开始安装，选择程序安装路径

• 在这里要注意一下，记着勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”，将Anacoda的路径自动配置到环境变量中，虽然安装完成后也可以手动添加，但这里可以一劳永逸，避免出现未知的一些错误。
  
• 安装完成后，终端输入：conda --version，如果输出conda的版本号，那就说明Anacoda安装成功！

2、创建Anacoda虚拟环境

• 直观的来说，Anacoda就像一个VMware（虚拟机），虚拟机安装好以后，就需要安装操作系统！所以我们开始创建一个适合使用tensorflow的python环境吧。
• 我们创建一个叫tensorbase的虚拟环境，此环境使用3.6版本的python，打开终端输入创建虚拟环境的命令

  conda create -n tensorbase python=3.6
  

  
• 输入y，然后回车等待安装！安装成功后，我们可以使用命令查看所有可用的虚拟环境：
  

四、安装tensorflow

• 在终端中执行命令切换到我们新创建的虚拟环境中：

  activate tensorbase
  

  

• 然后我们就可以使用python提供的pip工具来安装tensorflow了，在安装之前，我们先把pip的源更换为国内镜像， 在终端执行命令：

  更换为清华的源
  pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 如果报错参考此博文链接更换清华源：https://wwwxz.blog.csdn.net/article/details/109602624

• 因为lz的keras为keras2.1.6版本，所以tf安装的tensorflow1.5.0版本.
  tensorflow和keras对应的版本参考此博文链接：https://wwwxz.blog.csdn.net/article/details/109603164

• 源更换成功后，开始安装tensorflow，在终端执行命令：pip install tensorflow==1.5
  

• 等待安装完成后，我们验证一下tensorflow是否安装成功，终端输入命令：python进入编辑器，然后输入：

  import tensorflow as tf
  

  

• 如果没有报错的话，说明tensorflow1.5版本安装成功！如果出现类似于下面的错误，那就说明你的CPU无法兼容当前版本的tensorflow，你可以安装老版本的tensorflow的解决这个问题。

五、参考博文

• 参考此博文：https://www.cnblogs.com/codeit/p/11179454.html