3.2　TensorFlow的安装

下面将介绍在Anaconda环境下安装TensorFlow的方法。

首先，我们为TensorFlow创建一个虚拟环境。该虚拟环境应独立于主环境和我们在第2章中创建的PyTorch虚拟环境。

打开Anaconda Prompt，在命令行窗口中输入：

　　　> conda create --name tensorflow python=3.5

注意，这里的tensorflow是虚拟环境的名称。虚拟环境创建完成之后，可以输入以下命令，进入虚拟环境tensorflow：

　　　> activate tensorflow

如果不想使用TensorFlow，可以输入deactivate tensorflow，关闭当前虚拟环境。

进入该虚拟环境之后，我们就可以安装TensorFlow了。如果安装CPU版本的TensorFlow，直接在Anaconda Prompt中输入一行命令即可：

　　　conda install tensorflow

如果安装GPU版本的TensorFlow，计算机中需要有一块NVIDIA的GPU显卡并安装了显卡驱动。在安装TensorFlow之前，需要提前安装CUDA和CUDNN。提前安装工作准备好之后，直接在Anaconda Prompt中输入一行命令即可：

　　　conda install tensorflow-gpu

因为安装GPU版本的TensorFlow需要有硬件支持，而且准备工作较多，因此，作为入门学习，本书推荐安装CPU版本的TensorFlow。

完成了TensorFlow的安装之后，接下来，要在tensorflow这个虚拟环境中安装Jupyter和其他所需的Python库。与PyTorch的安装过程相同，直接使用conda命令安装即可，这里不再赘述。

安装工作完成后，首先我们来启动Jupyter Notebook。打开Anaconda Navigator，在Anaconda Navigator界面的Applications on下拉列表框中选择tensorflow，启动该环境下的Jupyter Notebook，如图3-1所示。

图3-1　切换至虚拟环境tensorflow

打开Jupyter Notebook之后，输入import语句，如果没有报错，就说明TensorFlow已经安装成功了。也可以在Jupyter Notebook查看TensorFlow的版本，如图3-2所示。

图3-2　导入TensorFlow库并查看TensorFlow的版本