摘要：本文介绍了在Windows系统中安装TensorFlow的详细步骤：首先需安装Python 3.4+版本；推荐使用pip或Anaconda工具安装，其中重点演示了通过Anaconda创建名为tensorflow的虚拟环境（基于Python 3.5）；随后激活环境并使用pip安装CPU/GPU版本的TensorFlow；最后通过运行HelloWorld程序验证安装成功。整个过程包含版本验证、环境配置、软件包安装等关键环节，并提供了各步骤的典型命令行输出示例。
目录
TensorFlow 安装教程
步骤一：验证已安装的 Python 版本
步骤二：选择 TensorFlow 的安装方式
Anaconda 框架安装
验证 Anaconda 安装成功
步骤三：创建 TensorFlow 专属 conda 虚拟环境
步骤四：激活 TensorFlow 虚拟环境
步骤五：使用 pip 安装 TensorFlow
TensorFlow 安装验证：编写第一个入门程序
TensorFlow 安装教程
安装 TensorFlow 前，系统中需先安装 Python，Python 3.4 及以上版本是安装 TensorFlow 的最佳选择。
以下为 Windows 操作系统中安装 TensorFlow 的具体步骤：
步骤一：验证已安装的 Python 版本
打开命令提示符，输入 Python 指令验证，示例输出如下：
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:\>Python Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018,16:07:46) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32 输入 "help","copyright","credits" 或 "license" 可查看更多信息。步骤二：选择 TensorFlow 的安装方式
用户可选择任意方式安装 TensorFlow，我们推荐pip和Anaconda两种工具。pip 是 Python 中用于执行和安装模块的命令，在安装 TensorFlow 前，需先在系统中安装 Anaconda 框架。
Anaconda 框架安装
以Anaconda2 5.2.0（64 位）版本为例，安装过程中会完成各类组件的解压与写入，示例过程如下：
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解压：qt-5.6.2-vc9hc26998b_12.tar.bz2 写入 Library/qml/Qt/labs/controls/designer/images/combobox-icon 16.png 写入 Library/lib/Qt53DQuickInput.prl 写入 Library/qml/Qt/labs/controls/designer/images/tumbler-icon 16@2x.png ……验证 Anaconda 安装成功
安装完成后，在命令提示符中输入conda指令验证，若出现以下内容则说明安装成功：
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C:\Users\Radhika>conda 用法: conda [-h] [-V] command ... conda 是一款用于管理和部署应用程序、虚拟环境及软件包的工具。 可选参数： 位置参数： command clean 移除未使用的软件包和缓存 config 修改.condarc中的配置值（参考git config命令设计，默认写入用户目录下的.condarc文件） create 基于指定的软件包列表创建新的conda虚拟环境 help 显示所有可用的conda命令及帮助信息 info 显示当前conda的安装信息 install 将软件包列表安装到指定的conda虚拟环境 list 列出指定conda虚拟环境中已关联的软件包 package 底层conda软件包管理工具（实验性） remove 从指定conda虚拟环境中移除软件包列表 uninstall conda remove的别名，可查看conda remove --help获取帮助 search 搜索软件包并显示相关信息，输入内容为MatchSpec（conda软件包的查询语言）步骤三：创建 TensorFlow 专属 conda 虚拟环境
执行以下命令，创建名为 tensorflow、基于 Python 3.5 的虚拟环境：
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conda create --name tensorflow python=3.5执行后命令提示符会显示待安装的新软件包及大小，示例如下：
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VC-14、wincertstore-0.2、wheel-0.31.1、certifi-2018.4.16、python-3.5.5 总大小：3KB、13KB、81KB、143KB、18.2 MB、20.8MB 即将安装以下新软件包： certifi: 2018.4.16-py35_0 pip: 10.0.1-py35_0 python: 3.5.5-h0c2934d_2 setuptools: 39.2.0-py35_0 VC: 14-h0510ff6_3 vs2015_runtime:14.0.25123-3 wheel: 0.31.1-py35_0 wincertstore: 0.2-py35hfebbdb8_0 是否继续？([y]/n)?输入y并回车，系统将开始下载并解压 TensorFlow 安装所需的相关软件包，下载过程会显示进度百分比。
步骤四：激活 TensorFlow 虚拟环境
虚拟环境创建成功后，执行以下命令激活该环境：
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activate tensorflow激活成功后，命令提示符前缀会显示虚拟环境名称，示例如下：
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C:\Users\Radhika>activate tensorflow (tensorflow)C:\Users\Radhika>步骤五：使用 pip 安装 TensorFlow
激活虚拟环境后，使用 pip 命令安装 TensorFlow，CPU 版本执行以下命令：
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pip install tensorflowGPU 版本执行以下命令：
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pip install tensorflow-gpu执行后命令提示符会显示各类依赖包的安装状态，若依赖已满足则会提示 “Requirement already satisfied”，示例如下：
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已满足依赖：colorama>=1.1.0（来自tensorflow） 已满足依赖：numpy>=1.13.3（来自tensorflow） 已满足依赖：grpcio>=1.12.1（来自tensorflow） ……TensorFlow 安装验证：编写第一个入门程序
安装完成后，可通过编写经典的Hello World程序验证 TensorFlow 是否能正常使用，操作步骤如下：
- 激活 TensorFlow 虚拟环境并打开 Python 解释器：
plaintext
>> activate tensorflow >> python- 输入以下代码并执行：
python
运行
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, Tensorflow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
)