首先简单介绍一下NiftyNet吧。NiftyNet是由伦敦国王学院及伦敦大学学院共同开发的基于TensorFlow的开源卷积神经网络平台，该平台主要用于医学影像分析及图像引导治疗。
官网网址：https://niftynet.readthedocs.io/en/dev/index.html
下面主要说一下安装过程及遇到的问题，后面可能会更新离线安装方法。
NiftyNet目前的版本为0.5.0，其基于的TensorFlow版本为1.12，之前安装了1.13，直接用cmd运行没有问题，但是如果在spyder内运行则会报错。
而TensorFlow1.12目前并不支持python3.7，因此如果没有特别的要求，可以直接安装python3.6（也可以安装anaconda后建立python3.6的虚拟环境）。
安装Anaconda
首先，下载Anaconda3-5.2.0，可以在清华的镜像网站下载，也可以在官方网站下载，网址如下：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
https://repo.anaconda.com/archive/
大概600M左右的exe文件，下载后直接安装即可
Anaconda
如图，这步两项都勾选上。
建立tensorflow虚拟环境
安装结束后，打开Anaconda Prompt（相当于命令行），建立tensorflow虚拟环境。
prompt
在prompt输入
conda create -n tensorflow python=3.6
完成后，输入
activate tensorflow
prompt
会发现路径前的括号内变成了（tensorflow），这说明我们的虚拟环境已经建立完毕。
安装TensorFlow
在tensorflow虚拟环境内安装tensorflow。直接
pip install tensorflow==1.12
即可。
安装NiftyNet
pip install NiftyNet
需要注意的一点是：NiftyNet中依赖的numpy包版本必须低于1.14.5，若之前安装了numpy，请降级到1.14.5或以下版本。
安装spyder
在我们安装完Anaconda之后，已经自带了一个spyder，但是这个spyder并不是tensorflow环境下的，因此我们需要在tensorflow环境下再安装一个spyder。
方法一：直接通过Anaconda Navigator安装
Anaconda Navigator
打开Anaconda Navigator，切换到tensorflow环境，我们能够看到下面有许多软件都没有安装，我们直接点击spyder下的install即可。
但是这种方法速度较慢，容易失败。
方法二：通过prompt安装
conda install spyder
即可
安装结束后，会出现spyder(tensorflow)，即tensorflow环境下的spyder。
spyder(tensorflow)
后面可能会在没有网络连接的电脑上配置上述环境，如果成功会继续更新。
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