本文介绍了详解tensorflow在windows上安装与简单示例，分享给大家，具体如下：
安装说明
平台：目前可在ubuntu、mac os、windows上安装
版本：提供gpu版本、cpu版本
安装方式：pip方式、anaconda方式
tips:
- 在windows上目前支持python3.5.x
- gpu版本需要cuda8,cudnn5.1
安装进度
2017/3/4进度：
anaconda 4.3（对应python3.6）正在安装，又删除了，一无所有了
2017/3/5进度：
anaconda 4.3（对应python3.6）get
anaconda中python3.5.2get
tensorflow1.0.0get
行文思路
在看别人教程时候总遇到些没见过的名词，让人望而生畏。
所以索性从名词解释开始。
然后讲述tensorflow的安装和简单示例。
作为自己的笔记，
也希望像我一样的小白看到这篇教程能觉得做起来很顺畅！
cuda
cuda(compute unified device architecture)，是显卡厂商nvidia推出的运算平台。 cuda™是一种由nvidia推出的通用并行计算架构，该架构使gpu能够解决复杂的计算问题。 它包含了cuda指令集架构（isa）以及gpu内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用c语言来为cuda™架构编写程序，c语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持cuda™的处理器上以超高性能运行。cuda3.0已经开始支持c++和fortran。
计算行业正在从只使用cpu的“*处理”向cpu与gpu并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范，nvidia™（英伟达™）发明了cuda（compute unified device architecture，统一计算设备架构）这一编程模型，是想在应用程序中充分利用cpu和gpu各自的优点。现在，该架构已应用于geforce™（精视™）、ion™（翼扬™）、quadro以及tesla gpu（图形处理器）上。
来自百度百科。
（所以我的a卡是用不成它的）
anaconda
anaconda是由python提供支持的领先的开放数据科学平台。 anaconda的开源版本是python和r的高性能分发版本，包括超过100个用于数据科学的最流行的python，r和scala软件包。
来自anaconda官方下载页面
具体使用见anaconda官方教程，简单易懂！
anaconda初步学习
0.下载anaconda安装包：anaconda官方下载地址
我下载的是anaconda4.3.0for windows 64bit（内置python3.6）
下载好了就安装，一直下一步。
1.检查anaconda是否成功安装：conda --version
（嘻嘻，第一步成功了，开心点）
2.检测目前安装了哪些环境：conda info --envs
（只有一个呀！不怕，继续来！）
3.检查目前有哪些版本的python可以安装：conda search --full-name python
（好多呀，要哪个呢？嘻嘻当然是python3.5啦）
4.安装不同版本的python：conda create --name tensorflow python=3.5
（猜想输入python=3.5版本后，系统会自动选择一个3.5.x的版本吧）
（python3.5.3要不要？实验室服务器上是3.5.2，统一好啦！）
（好啦，go！）
（嘻嘻！安好啦！又离成功近了一步！）
5.按照提示，激活之：activate tensorflow
（嘻嘻它有了一顶小帽子~代表我的当前环境哦）
6.确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加：conda info --envs
（bravo!）
7.检查新环境中的python版本：python --version
（^^开心开心~）
8.退出当前环境：deactivate
（小帽子掉了）
9.切换环境：activate tensorflow
想切换到哪个环境就 activate哪个~
这篇文章既然是安装tensorflow的，当然要avtivate tensorflow!
小妖精！我来了！
ps：想了解更多请看anaconda官方教程，简单易懂好上手！别乱搜网上的教程，没有官方教程看着清爽！
tensorflow安装
本文是将tensorflow在原生windows系统上安装，
采用anocanda的安装方式，
安装的是cpu版本（嗯，作为amd的显卡，掩面哭）
anaconda 4.3.0.1(带有python3.6）
在anaconda里面配了python3.5.2
下面是今天的主角！（噼里啪啦）
1.按照官网的指示：pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_x86_64.whl
（好吧，先是打错，接下来又这样！我不知道该怎么办了(ㄒoㄒ)/~~）
2.另一种尝试：pip install tensorflow
（划重点了，原来是这样子！我是amd的卡，对应的不一样！）
3.确认tensorflow安装成功：
错误尝试:直接在cmd里面键入python，然后键入import tensorflow as tf
（小伙子默认的是python3.6啊啊啊啊啊，要从anaconda进入刚刚装的那个python3.5里面哦！~）
正确尝试：进入anaconda prompt-python里面，进入安装的名叫tensorflow的环境（我们装的python3.5.2记得吗？~），键入python，然后再键入import tensorflow as tf
在这里可以找到anaconda prompt-python：
打开anaconda navigator（开始菜单->anaconda 3->anaconda navigator），搞一个spyder玩，点击spyder下面的“install”，安装好就变成“launch”了，点击就可以进去了。
在spyder里对tensorflow说hello!
输出：
（嘿嘿嘿哈哈哈我感觉我好像成功了！！！你呢？~~）
参考 tensorflow官方文档，请上英文官网，中文社区似乎没有更新windows上的安装
tensorflow例程上手
装了个新东西，我们先把它用起来吧！
概念什么的跑完第一个小程序再看！
找点成就感才好继续下去！
minst数据集：
- 55000训练集，10000测试集，5000验证集
- 每张图片都是28pixels*28pixels
代码：
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#获得数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("mnist_data/", one_hot=true)
import tensorflow as tf
#输入图像数据占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [none, 784])
#权值和偏差
w = tf.variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.variable(tf.zeros([10]))
#使用softmax模型
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, w) + b)
#代价函数占位符
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [none, 10])
#交叉熵评估代价
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
#使用梯度下降算法优化：学习速率为0.5
train_step = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
#session
sess = tf.interactivesession()
#初始化变量
tf.global_variables_initializer().run()
#训练模型，训练1000次
for _ in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
#计算正确率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
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运行结果：输出显示得到模型的准确率
结语
昨天花费了大半天部署环境，不但一无所获且搞得焦头烂额。今天再战，索性边做边写，好像和旁边的人在聊天一样。嗯，心情愉悦的时候容易做出东西。时间很宝贵，但还是希望你的学习曲线不要太陡峭，希望你能愉快地走进新领域。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：http://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/60322258