入坑深度学习有一段日子了，所谓“工欲善其事必先利其器”，sklearn做做机器学习的模型还不错，到了神经网络这里就不好使了，里面的模型有点简单，因此开始挑选深度学习的框架。备选的有两个，一个是Facebook的Pytorch，用了的都说好，他相比于Tensorflow的优势在于有显示动态图的功能，这样就方便了编写和调试，可惜Pytorch发布的时间较短，相应的教程、社区还都不是很完善，相比之下，虽然Google的Tensorflow的是静态图的显示，无法时时的获取信息，但是作为深度学习小白，有完善的资料可以参考还是很有诱惑力的，最终决定入坑Tensorflow。
由于我最早学习Python和机器学习，是用的Python2的版本，这里就出现了一个问题：Tensorflow在windows上只支持64位的Python3版本，因此只能通过Anaconda来达到兼容两个版本的Python的目的，因此，我在电脑上下载安装了Anaconda3的版本，也巧了，在查找如何安装Tensorflow的过程中，我发现，有不少使用Anaconda进行安装的。
一、安装Python
对于还没有安装Python的朋友，可以先到Anaconda官网下载安装：https://www.anaconda.com/download/
tips：目前Anaconda里Python3的版本是3.6版的，Tensorflow1.2已经支持Python3.6了，因此，不用担心版本不支持的问题了
二、安装Tensorflow
由于我的电脑在之前已经安装过Python2并且已经将Python2的路径加入到了系统环境变量里了，为了避免不必要的麻烦，我们可以通过Anaconda里的Anaconda Promt来进行安装，这里的Anaconda Promt根据我的理解，可以把他当做cmd命令行的窗口来使用，用法是一样的。
由于服务器在国外，直接下载速度可能会比较慢，因此我们可以通过清华大学的镜像对其进行下载，在安装下载前，现在打开的Anaconda Promt输入以下语句：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
接下来就可以开始下载了，输入conda create -n tensorflow python=3.6
tips：注意因为现在最新的Tensorflow支持3.6版本的Python，因此，在最后加上3.6，以后最新版本如果有变化，这里可能也要变化。
可以看到要下载很多东西：
三、给TensorFlow单独创建一个环境
其实，Anaconda是一个对Python所需packages（包/库）和开发环境的一个集成式的管理平台，在这里，你可以对所有的packages进行管理，主要通过Anaconda Navigator进行管理。
Anaconda Navigator是一个可视化的管理平台。
在这里我们创建一个专属TensorFlow的环境：conda create -n tensorflow python=3.6
在Environment一栏中，我们可以看到有两个子项目：root和tensorflow，这个tensorflow就是我们刚刚创建的，其实你会看到右边已安装的packages并没有这么多，不用管这些，一会会自动安装上。
四、测试安装的结果
在Anaconda Promt进行测试，输入：activate tensorflow可以打开已经建好的tensorflow环境
tips：可以使用deactivate tensorflow关闭
安装cpu版本的Tensorflow：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
最后会提示安装成功，接下来敲入简单的代码进行测试：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
最后输出：b'hello,tensorflow' 就说明你成功了！！！
到目前为止，说明在你的电脑上的Python3环境中，我们已经成装入了Tensorflow，可是，如果以后在cmd命令行窗口进行编译是非常痛苦的（至少对于我来说是这样的，界面实在看不惯，我还是想念我的Jupyter和Pycharm）
五、在Jupyter和Pycharm中配置Tensorflow
开Anaconda Navigator，选择tensorflow环境，选择Not installed，找到 ipythonr并安装，我这里已经安装好，所以在这个页面没有显示。
当把jupyter、jupyter_client、jupyter_console、jupyter core都安装好了，这时可以打开notebook，不过这时打开的Jupyter的方式就变了，因为我们只是在我们新建的tensorflow环境下加入了Tensorflow1.2，因此我们需要打开tensorflow环境下的jupyter。那么jupyter在哪里呢：
打开这个jupyter的exe,然后我们就可以在jupyter里使用Tensorflow了。
tips：Anacon里的路径应该和图里是一致的
新建一个文件，输入import tensorflow as tf 然后编译，没问题就说明万事大吉，接下来，配置Pycharm
打开pycharm》》file》》setting》》
单击小齿轮，点Add Local，将我们之前新建的tensorflow环境中的python3.6加入其中
然后，保存后可以新建一个.py文件，输入import tensorflow as ts,然后点击run，就不会看到报错（找不到tensor模块）了
结束：
终于，我们可以在我们喜欢的jupyter和pycharm欢快的进行深度学习模型的学习（玩）了。。。。。。
感谢http://www.cnblogs.com/afangxin/p/6992050.html，我最开始是照着这里开始搭建的。