確定 TensorFlow 版本
請按照個人配備及需求，在以下版本中選擇一種來安裝：
- 只支援 CPU 的 TensorFlow。如果你的系統不支援 NVIDIA® GPU ，你必須安裝這個版本。这个版本的 TensorFlow 通常安裝起來比較簡單，所以對於初入門的使用者，即使你擁有 NVIDIA GPU，我們也推薦首先使用這個版本。
- 支援 GPU 的 TensorFlow。 TensorFlow 在 GPU 上通常比在 CPU 上的執行得更快。所以如果你有符合以下要求的 NVIDIA® GPU 並且注重效能，可以隨後安裝這個版本。
GPU support TensorFlow 的 NVIDIA 需求
需要事先安裝以下套件：
- CUDA® Toolkit 8.0。詳見 NVIDIA's documentation。確保按照文檔中描述的將 Cuda 相關路徑加入到
%PATH%環境變數中。 - CUDA Toolkit 8.0 相關的 NVIDIA 驅動程式。
- cuDNN v5.1。詳見 NVIDIA's documentation。注意：cuDNN 通常與其他 CUDA DLLs 安裝的位置不同。確保將 cuDNN 庫的安裝目錄加入到
%PATH%中。 - CUDA Compute Capability 3.0 或更高的 GPU 晶片。支援的 GPU 晶片詳見 NVIDIA documentation 。
如上述軟體版本較舊，請將其升級到指定版本。
確定如何安裝 TensorFlow
Windows下安裝TensorFlow有如下選擇：
- "native" pip
- Anaconda
使用原生 pip 直接在系統中安裝 TensorFlow，而不使用虛擬環境。 因為原生 pip 將直接安裝於Windows系統中，所以可能會干擾其他基於Python的安裝。不過，如果你理解 pip 和 Python 環境，原生 pip 安裝通常只需要一個指令！ 如果使用原生 pip 安裝，則可在任何目錄中執行 TensorFlow 程式。
在 Anaconda 中，你可以通過 conda 建立一個虛擬環境，在開發測試上較為安全。因此即使官網推薦使用
pip install 安裝 TensorFlow，而非conda install。但小編之後仍將以 Anaconda 的方式進行測試。原生 pip 安裝方式僅提供參考。
注意：使用 conda install 指令安裝而非官方支持。也就是说 TensorFlow 團隊沒有測試也沒有管理過 conda 安裝。 使用 conda 需要自行承擔風險。
原生 pip 安裝
如果還沒安裝以下版本的 Python ，請先安裝：
TensorFlow 在 Windows 上支援 Python 3.5.x 和 3.6.x 。 注意 Python 3 使用 pip3，我们用 pip3 來安裝 TensorFlow。
在 terminal 中輸入如下指令安裝 CPU版本 的 TensorFlow：
C:\> pip3 install --upgrade tensorflow
安裝支援 GPU 版本的 TensorFlow，使用以下指令：
C:\> pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
Anaconda 安裝
Anaconda 安裝是社區支持，而非官方支持
按照以下步驟在 Anaconda 環境中安裝 TensorFlow：
-
按說明下載並安裝 Anaconda： Anaconda download site
-
建立一個 conda 環境，命名為 tensorflow，以便運行某個 Python 版本：
C:\> conda create -n tensorflow
-
啟用 anaconda 環境：
C:\> activate tensorflow
(tensorflow)C:\> # 你的提示符號應該發生變化
-
在你的 conda 環境中安裝 CPU 版本的 TensorFlow：
(tensorflow)C:\> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
安裝支援 GPU 版本的 TensorFlow：
(tensorflow)C:\> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
按說明下載並安裝 Anaconda： Anaconda download site
建立一個 conda 環境，命名為 tensorflow，以便運行某個 Python 版本：
C:\> conda create -n tensorflow
啟用 anaconda 環境：
C:\> activate tensorflow
(tensorflow)C:\> # 你的提示符號應該發生變化
在你的 conda 環境中安裝 CPU 版本的 TensorFlow：
(tensorflow)C:\> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
安裝支援 GPU 版本的 TensorFlow：
(tensorflow)C:\> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
驗證安裝結果
啟動 terminal。
如果通過 Anaconda 安裝，啟用 Anaconda 環境。
啟動 Python：
$ python
在 Python 互動式環境中輸入以下程式
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
如果你是新接觸機器學習，則可以參考以下連結
如果系统輸出錯誤訊息而非歡迎訊息，查看Common installation problems。
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
參考資料
<備註>
順便在這邊記錄下 Anaconda 及 Spyder 的一些操作指令。
1. Anaconda Update
開啟 Anaconda Prompt
C:> conda update --all
Or
C:> conda update conda C:> conda update anaconda C:> conda update spyder
2. Spyder 安裝 TensorFlow
安裝完成 Anaconda 之後，可再安裝運行 spyder 編譯器。 Spyder 下安裝 package 的方式如下。
1. 開啟 Anaconda Navigator，並選擇安裝 Spyder 編譯器。
2. 在 Spyder 編譯器環境中的 terminal 中，只需在指令開頭加入' ! '，即可使用 pip install 安裝套件。
In [1]: !pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
