1. 安装好Anaconda3版本
(1) 注：可以发现最新版本是Anaconda5了（没关系，下载就是了）
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(2) 注意安装anaconda时一定要把环境变量加入windows环境中。要没有勾选，安装完后还有手动加入。而且注意3.4版本是默认不加入anaconda的文件路径到环境变量的。
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(3) 安装好了后，运行开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Prompt
conda listimage
可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。
2. 安装Tensorflow 有两种方法可以安装：
[方法一] cpu版本：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
[方法二] gpu版本：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu注意gpu版要事先选好并装好CUDA和cuDNN 本文限于篇幅，只总结了方法一的安装流程
方法一：CPU版本
(1) 写这篇文章时，TensorFlow在Windows下已经支持支持Python 3.6版本。
(2) 打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes(3) 在Anaconda Prompt中，用Anaconda3创建一个python3.6的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：
conda create -n tensorflow python=3.6image
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运行 开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。
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(4) 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：
activate tensorflowimage
(5) 安装cpu版本的TensorFlow
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflowimage
这样tensorflow cpu版本就安装好了。
当不使用TensorFlow时，可以通过deactivate来关闭TensorFlow环境：
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(6) 测试cpu版本的TensorFlow 重新打开Anaconda Prompt—>activate tensorflow—>python来启动tensorflow，并进入python环境
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测试代码如下:
#TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务；并使用会话(Session)来执行图，通过Session.close()来关闭会话（这是一种显式关闭会话的方式）。会话方式有显式和隐式会话之分。 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #初始化一个TensorFlow的常量 sess = tf.Session() #启动一个会话 print(sess.run(hello))image
(7) 其他问题
当我们用Anaconda自带的iPython和Spyder以及jupyter notebook中输入import tensorflow as tf的时候会失败，显示如下No module named 'tensorflow‘，原因是我们没有在TensorFlow的环境下打开它们。
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为此，我们需要在TensorFlow环境下安装这两个插件。
打开Anaconda Navigator—>Environments—>tensorflow，选择Not installed，找到iPython和Spyder以及jupyter并安装。ipython:image
**Spyder:**  **jupyter notebook:** (7).1 好的，安装好三个插件后，我们用例子分别来运行试试（都要事先activate tensorflow来启动tensorflow）：
ipython:
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Spyder:
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立刻唤醒Spyder，并运行：
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jupyter notebook:
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立刻唤醒jupyter notebook，并运行：
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(7).2 当然还有种更直接的方法由于直接tensorflow安装了三个插件，直接去菜单找到下面框选的，选一个用就行了，效果一样就不在赘述：
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如果选的是没框选的，是无法启动TensorFlow的，这点要格外注意。
https://www.jianshu.com/p/52c6c9afe33e
