anaconda下安装Tensorflow

在anaconda中创建一个Tensorflow的运行环境

anaconda的优势就在于，你可以创建无数个独立的运行环境，在每个环境中可以安装自己所需要的特定的Python版本和第三方包，在开发不同项目的时候就可以选择最适合的环境。

# macOS, anaconda2

# conda create -n 环境的名字 python=版本号
$ conda create -n tensorflow python=3.6

Tensorflow 有不同的版本针对不同版本的Python，选择自己需要的版本。

在anaconda环境中安装Tensorflow

pip方式

首先激活要安装tensorflow的环境

$ source activate tensorflow

根据所需要的tensorflow版本选择下载地址
这里我选择了macOS的python3.6对应的版本

# macOS, Python3.6
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.12.0-py3-none-any.whl

进行安装

# python2的环境
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL  

# python3的环境
(tensorflow)$ pip3 install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

conda方式

conda上已经有人做好了package，可以直接安装，但不一定是最新版本

(tensorflow)$ conda install -c conda-forge tensorflow 

测试安装是否成功

进入tensorflow环境，打开python，导入tensorflow

使用Google Colab

机器学习工程往往要处理海量数据，这时一个GPU是必不可少的。下一篇推荐一个可以免费使用GPU的地方，Google Colab。