本文地址:http://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/79390460

1 安装Anaconda3和python3
1-1 下载 Anaconda3
Anaconda3下载地址 ,这里下载包含python3.5以上的版本
也可点击这里下载Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64

1-2 安装Anaconda3
安装一直选择下一步,即可。
到Advanced Installation Options这一步
a.添加环境变量到 PATH 和 b.注册pthon3到anaconda 都勾选
这里写图片描述

1-3 检查Python是否安装成功
cmd 下 输入 python -V或者python都可以
这里写图片描述

2 安装tensorflow
2-1 升级pip到8.0以上
进入cmd目录 ,运行

python -m pip install --upgrade pip  

或者:

pip3 install --upgrade pip  

如果遇到无法下载,需要更换pip源,参考本文末尾
这里写图片描述
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2-2 安装tensorflow
CPU版:

pip3 install tensorflow  

GPU版(GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,其中 cuDNN要求显卡计算能力>3.0):
GPU需要提前安装GPU显卡和CUDA以及cuDNN,可以参考
win7 64位+CUDA 9.0+cuDNN v7.0.5 安装

pip3 install tensorflow-gpu  

2-3 检查tensorflow是否安装成功
python3环境下输入

import tensorflow as tf    
h = tf.constant('Hello, Tensorflow!')    
s = tf.Session()    
print(s.run(h))  

CPU 显示如下,即为成功。
这里写图片描述
GPU 显示如下 我的GPU显卡为 GeForce GTX 960M
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3 安装numpy
cmd目录下输入

pip3 install numpy 

这里写图片描述
4 安装PyCharm
4-1 下载地址:pycharm
4-2 配置pycharm
a. Python3 默认编码UTF-8直接支持中文
b. 开发环境配置
file --> setting 修改 Project Interpreter为 xxx/python.exe
这里写图片描述


pip源更换
a. 临时修改
可以在使用pip的时候加参数

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

b. 永久修改
Linux环境(Mac环境)
~/.pip/pip.conf
没有这个文件就创建一个,修改 index-url 内容如下:

[global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

windows环境
直接在user目录中创建一个pip目录:
C:\Users\xx\pip\pip.ini

[global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip 源 豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/
清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
清华大学的pip源,它是官网pypi的镜像,每隔5分钟同步一次,推荐使用。


遇到的问题可以参考:
Tensorflow+python3 常见运行问题及其解决方法

参考资料:
1 python3 换源
2 win7安装Anaconda+TensorFlow+配置PyCharm
3 pycharm 2017

GitHub 加速计划 / te / tensorflow
184.55 K
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一个面向所有人的开源机器学习框架
最近提交(Master分支:3 个月前 )
a49e66f2 PiperOrigin-RevId: 663726708 3 个月前
91dac11a This test overrides disabled_backends, dropping the default value in the process. PiperOrigin-RevId: 663711155 3 个月前
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