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深度学习现在打得火热，TensorFlow为Google开源的新一代深度学习框架，其中阿尔法狗就是来源于此。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。与之前使用的Caffe和Torch基于层的设计理念有所不同，是基于张量流图的设计思路，这也是今后深度学习框架的一大发展趋势。也是现在深度学习的热门。TensorFlow的社区和文档都非常完善，因此受到大家追捧。
一、安装anaconda
tensorflow是基于python脚本语言的，是一种高级应用，它必须依赖于底层的应用发挥作用。因此需要安装python,当然还需要安装numpy、scipy、six、matplotlib等几十个扩展包。如果一个个安装，十分耗费时间，不过现在有了集成环境anaconda，安装就方便了。python的大部分扩展包,都集成在anaconda里面了，因此只需要装这一个东西就行了。
先到https://www.continuum.io/downloads下载anaconda,现在的版本有python2.7版本和python3.6版本，下载好对应版本、对应系统的anaconda，安装较为简单，傻瓜式安装即可。我在这里选择安装的是3.6版本。
在安装的过程中，会问你安装路径，直接回车默认就可以了。不过我选择放在了c盘之外，Window下安装非常简单，直接运行安装包下一步下一步就行，安装过程会有选择打钩的地方，第一个是添加环境变量，第二个是把Anaconda下的Python设置为默认版本，这里建议都勾选。
安装成功后，会有当前用户根目录下生成一个anaconda的文件夹，里面就是安装好的内容。
在开始菜单里面可以看到安装的文件
测试Anaconda是否安装完成：在终端中输入python，会显示以下内容
这样就可疑确认是安装成功了。
在终端（Anaconda Prompt）可以输入conda info来查询安装信息
输入conda list可以查询你现在安装了哪些库，常用的python, numpy, scipy名列其中。
如果你还有什么包没有安装上，可以运行conda install ***来进行安装(***代表包名称），如果某个包版本不是最新的，运行conda update ***就可以了。
（二）安装tensorflow
在终端输入anaconda search -t conda tensorflow
获取各个版本的tensorflow安装包，通过查看版本，选择最高的版本安装。比如我看到是1.0版本是最高的，如下图
了解Anaconda的应该都知道可以用conda环境管理不同版本的python,比如我现在安装的是Anaconda3，默认python版本是3.6，但是我想用下Python3.5，这个时候可以用conda创建一个环境，在这个环境下可以安装运行你想要的版本，等用完了退出这个环境即可。系统默认的Python版本还是3.6。如之前所说，TensorFlow当前对python的支持仅对3.5版本比较友好，因此我们需要利用Anaconda创建一个python3.5的环境。
继续打开Anaconda Prompt，输入：
conda create -n tensorflowpython=3.5
在开始菜单中搜索anaconda navigator，点击运行；点击左侧的Environments，可以看到 “tensorflow”的环境已经被创建；
安装完以后，输入：
activate tensorflow
激活环境。
输入activate tensorflow可以看到 命令行行前面有个tensorflow,这个就是当前运行环境。
激活后，tensorflow有两个版本，一个是CPU的，一个是GPU的，其中GPU对显卡有要求，必须是NVIDIA
,而CPU则没有。
因此我选择安装的是CPU版本，输入：即安装
pip install tensorflow
或者
pip install --ignore-installed --upgradehttps://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
安装完成后，可以对其进行测试，在终端输入
引用tensorflow包，如果没有报错，则安装成功，否则就有问题。
如果想返回默认的python 3.6环境，先退出python(exit())然后运行
deactivate tensorflow
你可以通过conda
info—envs查看有几个环境，哪个环境是tensorflow的
测试：
运行你的第一个Tensorflow程序
0、激活Tensorflow运算环境
1、进入python环境
3，输入测试代码
成功运行
4.退出Python环境
5，退出tensorflow环境
你也可以将以上的代码删掉结果之后写到一个.py的文件之下，在激活Tensorflow运算环境之后，和执行其他的python代码一样的执行。
这样就完成了Tensorflow和Anaconda环境的集成安装。
但是！！！！！
（三）no moduled named tensorflow无此模块报错问题解决
我后来又在spyder里面和Ipython里面输入测试代码，会报错没有tensorflow这个模块。但是在spyder和ipython里测试代码，会提示没有tensorflow模块，
Import Error: No module named tensorflow.
后来摸索了好多次，才发现了这个问题的解决办法，供大家参考，主要思路就是在tensorflow里面也给其安装属于python3.5的spyder。
在开始菜单中搜索anaconda navigator，点击运行；
点击左侧的home,选择application on tensorflow（有一个下拉框）
会发现spyder属于右侧绿色install，这个时候点击install就可以在tensorflow里Python3.5环境里安装spyder，安装好之后，就如图所示，显示launch（已安装），
（我已经安装好了）
点击launch，即可启动在tensorflow里面的spyder，，可以看到右下框，那个Python console变成了3.5版本，
输入测试代码，完全没有错误。
摸索了好久，中途同学也劝我换另外一个版本，但是就是觉得还是想搞懂它，最终还是解决了问题，真的是内心好激动！！！，也分享我的经验给大家，希望大家少一点弯路，互相进步，学习！！
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