引言：最近買了本機器學習的書在看，看得很茫然，於是就想到邊看邊實踐，其實最好的學習方式不是僅僅閱讀各類材料，而是要真正地去動手搭建一個系統,這樣學習效果應該會好很多的，想到就去做。從最近很火的python語言和google框架TensorFlow着手。在網上搜索了一下，說Anaconda對於學習python可以提供非常好的幫助，於是先安裝好Anaconda，再安裝TensorFlow包，過程出於意料的簡單，現把過程記錄如下：
安裝Anaconda5.0.1
進入Anaconda的官網，點擊下載Python3.6的版本。下載完畢后點擊安裝即可。安裝的目錄可以不按照默認自己進行選擇，其中有一點需要注意的地方，到某一步之后會有兩個打鈎的地方：
安裝完成，如果沒有選擇添加到path變量，請到系統環境變量里面的path中添加Anaconda的安裝目錄
安裝完畢后打開Anaconda Navigator，如下（我這是已經create了Tensorflow環境）
安裝完畢之后已經預裝了一部分的模塊。Anaconda本身也是一個包管理器，可以方便地管理本地Python的安裝的不同包，不用再使用pip進行安裝，以圖形化的形式在Anaconda Navigator進行操作即可。
下載TensorFlow
由於本身電腦的GPU有限，這里僅僅安裝CPU的版本。進入Github上的TensorFlow主頁，下拉選擇windows CPU-only版本：
點擊build history下載構建過的版本進行安裝：
點擊紅框處的文件進行下載。該文件用於下一步的TensorFlow環境的安裝
Anaconda添加TensorFlow環境
在Anaconda Navigator左邊的菜單欄中選這Environments，之后在中間欄下部點擊Create：
在框中輸入Tensorflow，點擊Create，這個過程需要一段時間。環境添加成功后如下：
可以看到剛添加的環境是空的，我們可以通過上面的搜索框搜索需要安裝的模塊，選中之后進行安裝。下一步安裝TensorFlow時需要pip包，搜索該包選中，在下面點擊Apply進行安裝。
安裝TensorFlow
在開始目錄中打開Anaconda Prompt，輸入activate Tensoflow激活上一步添加好的環境。此時命令行變為(Tensorflow)c:\users\fucanzhen>，輸入pip install 路徑名：
到這一步，Tensorflow安裝成功。
TensorFlow測試
打開Anaconda Prompt，輸入activate Tensorflow，之后輸入python命令。在python環境下輸入以下代碼：
import tensorflow as tf func = tf.constant('Hello world!') sess = tf.Session() result = sess.run(func) print(result) sess.close()
運行結果如下：
疑問
在執行sess = tf.Session()的時候，系統報了幾條警告信息，類似這樣：
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2