[Monana] Windows/Linux/mac下Anaconda3 Python3配置Tensorflow最简明教程~（只用一步）

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0.写在前面的话：

为什么我敢说这是最简明的教程？

网上很多人用conda安装tf，而且是单独装一个tensorflow的环境，这样spyder等一些IDE就根本用不了

因为虽然可以方便管理环境，但是对于还在用windows系统或者刚接触linux的新手来说，太不友好了。他们需要的是直接能用的，现在他们还到不了虚拟环境管理那个地步。

对于新手不推荐这种安装方法！为什么这么复杂， 其实只要一句pip install tensorflow就好！

Tensorflow是Google开源的深度学习框架，也是Python的一个库。使用Tensorflow必须会Python。

Tensorflow是专门做深度学习的，如果你不了解这方面，建议你从python数据分析基础->机器学习实战->深度学习这条线开始补知识。

安装过程

1、安装Python的各种集合包Anaconda

Anaconda集成了Python的常用工具库如Numpy,Scipy,Pandas,Sklearn，以及很多很棒的工作IDE如JupyterNotebook。

下载地址：

①官网（不推荐，速度慢如狗）https://www.continuum.io/downloads

②推荐清华大学镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

接下来选择两种版本

①我用的这个，比较稳定：Python3.5版本，对应选择列表里的 Anaconda3-4.2.0

②最新版本，tflearn兼容的不多，可以再等等：Python3.6，对应列表里的Anaconda3-4.3.0

这两种都支持Tensorflow1.2（最新）

2.Linux版本和win一样的。前面安装下载对应的sh就行。

这里介绍Windows10的版本。和普通的软件安装方法一样，注意选上设置环境变量。

3.安装成功后，介绍一下常用的软件

Spyder：主要的编写Python程序的地方，Python的IDE

Jupyter Notebook：特别适合做数据分析的IDE

Anaconda Propmt：命令行

Ipython：类似于Linux的命令行交互模式，适合习惯用Linux的同学。

Jupyter QTConsole：类似于Ipython的命令行交互模式。

4.安装Tensorflow

网上很多人用conda安装tf，而且是单独给tensorflow装一个环境，这样spyder等一些IDE就根本用不了。

因为虽然可以方便管理环境，但是对于还在用windows系统或者刚接触linux的新手来说，太不友好了。他们需要的是直接能用的，现在他们还到不了虚拟环境管理那个地步。

我非常不推荐这种安装方法！为什么这么复杂， 我的只要一句pip install tensorflow就好！

其实，只需要两步就可以安装

国内同学，pip的下载速度是很慢的，所以我们用阿里云的镜像，这样以后你们用pip装任何东西都会很快。

首先修改pip镜像。在X:\users\建立一个pip文件夹，在里面建一个pip.ini的文件（注意，可以用notepad++,vscode建立，如果用记事本注意一定不要有.txt的扩展名）

类似于C:\Users\thinkpadx1\pip\pip.ini

Linux版本的这里在home里有 需要输入ls -h 命令，打开隐藏的文件

在这个文件里我们可以用阿里云的镜像，写入：

[global]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

pip install tensorflow

pip install tensorflow-gpu

4.GPU版的剩余步骤

这里就是装CUDA CUDNN自己去搜吧，懒得写了（……）

5.安装tflearn

cmd下继续输入就可以啦！

pip install tflearn

tflearn是tensorflow的高级封装库，对于对神经网络不作具体研究，而是偏向数据挖掘的应用的同学可以使用tflearn。

另外的高级封装库还有keras,tensorlayers，我也推荐tensorlayers，linux的同学可以自己试一试，用win的估计也都不是专门搞AI的这里就不过多赘述。

安装完成后，我们还需要在git上下载一些实例，这一步也可以跳过。

https://github.com/tflearn/tflearn

右边下载.zip文件，将tutorials,examples,tests,docs,这四个文件夹解压到任意地方，比如我放在D:/MonanaProject/PythonProject里

这四个文件夹是例程，所以放在哪都行。

6.测试

打开Spyder编译器，如果有提示一些库的版本不match，没关系，还是可以用的。

>>> import tensorflow as tf

>>> import tflearn

>>> tflearn.lstm