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1 安装Anaconda3和python3
1-1 下载 Anaconda3
Anaconda3下载地址 ，这里下载包含python3.5以上的版本
也可点击这里下载Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64
1-2 安装Anaconda3
安装一直选择下一步，即可。
到Advanced Installation Options这一步
a.添加环境变量到 PATH 和 b.注册pthon3到anaconda 都勾选
1-3 检查Python是否安装成功
cmd 下 输入 python -V或者python都可以
2 安装tensorflow
2-1 升级pip到8.0以上
进入cmd目录 ,运行
python -m pip install --upgrade pip
或者：
pip3 install --upgrade pip
如果遇到无法下载，需要更换pip源，参考本文末尾
2-2 安装tensorflow
CPU版：
pip3 install tensorflow
GPU版（GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，其中 cuDNN要求显卡计算能力>3.0）：
GPU需要提前安装GPU显卡和CUDA以及cuDNN，可以参考
win7 64位+CUDA 9.0+cuDNN v7.0.5 安装
pip3 install tensorflow-gpu
2-3 检查tensorflow是否安装成功
python3环境下输入
import tensorflow as tf
h = tf.constant('Hello, Tensorflow!')
s = tf.Session()
print(s.run(h))
CPU 显示如下，即为成功。
GPU 显示如下 我的GPU显卡为 GeForce GTX 960M
3 安装numpy
cmd目录下输入
pip3 install numpy
4 安装PyCharm
4-1 下载地址：pycharm
4-2 配置pycharm
a. Python3 默认编码UTF-8直接支持中文
b. 开发环境配置
file --> setting 修改 Project Interpreter为 xxx/python.exe
pip源更换
a. 临时修改
可以在使用pip的时候加参数
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple
b. 永久修改
Linux环境(Mac环境)
~/.pip/pip.conf
没有这个文件就创建一个，修改 index-url 内容如下：
[global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple
windows环境
直接在user目录中创建一个pip目录:
C:\Users\xx\pip\pip.ini
[global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple
pip 源 豆瓣：http://pypi.douban/simple/
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple
清华大学的pip源，它是官网pypi的镜像，每隔5分钟同步一次，推荐使用。
遇到的问题可以参考：
Tensorflow+python3 常见运行问题及其解决方法
参考资料：
1 python3 换源
2 win7安装Anaconda+TensorFlow+配置PyCharm
3 pycharm 2017
本文标签： TensorFlow
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