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TensorFlow最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。15年11月，谷歌开源了其用来制作AlphaGo的深度学习系统TensorFlow，但是当时的TensorFlow只能在Linux平台上使用。16年11月，GoogleBrain工程师团队宣布TensorFlow0.12版本支持Windows原生操作系统。2017年，TensorFlow终于推出了1.0版本，这标志着应用最广泛、使用人数最多的深度学习算法TensorFlow推出了正式版。目前TensorFlow最新的版本是TensorFlow1.1.0版本。TensorFlow安装过程安装之前，我们要了解TensorFlow对系统环境的要求，以Windows系统为例，TensorFlow的安装环境如下：1.Windows64位操作系统2.VC++20153.CUDA8.04.cuDNN5.Python3.5需要注意的是，CUDA8.0是NVIDIA显卡才能安装的，不安装CUDA8.0的话，TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了，计算速度会大打折扣。首先，我们要在Windows上安装VC++2015。如果你不确定自己的电脑是32位还是64位的话，可以在桌面的电脑图标上点击鼠标右键选择“属性”，在打开的系统信息界面的“系统类型”一栏可以看到当前的系统是32位还是64位的。如果是64位的系统，继续安装VC++2015，需要说明的是，现在微软已经推出了最新版的VisualStudio2017，大家如果下载VS2017安装的话，安装时记得在组件里面选上“VC++2015运行库”。安装好VC++2015后，安装CUDA8.0，CUDA8.0的下载地址：安装好CUDA8.0以后，还要安装一个cuDNN，cuDNN是NVIDIA的深度学习SDK，cuDNN的下载地址：，如果需要注册账号的话就注册一个吧。将cuDNN下载以后解压，你会发现“cuda”的文件夹下面有bin、include、lib三个文件夹，而刚刚我们安装好的CUDA8.0安装目录下也有这三个文件夹！看来cuDNN就是为CUDA准备的，我们将cuDNN解压后的这三个文件夹复制到CUDA8.0安装文件夹下相同的位置。接下来我们要安装Python了，TensorFlow对系统环境要求很高，不仅要求Windows是64位系统的，还要求Python是3.5版本的（小编亲自测试过，3.6版本Python的都不能安装TensorFlow！），我们去下载Python3.5安装，安装过程中注意要把Python安装文件夹路径放到系统的环境变量里去！需要更丰富的功能的话安装Anaconda也可以，但是注意一定要安装带有Python3.5版本Anaconda！安装Python以后，可以在“开始”菜单里点击“运行”输入cmd，在弹出来的窗口里输入“python”，如果能够正常打开python说明安装成功了。最后，我们要开始安装TensorFlow了，打开进入TensorFlow的官方github页面，下载TensorFlow的离线安装包，在TensorFlow的github页面的Installation一栏，Windows的Tensorflow有CPU和GPU两个版本，安装了CUDA8.0的朋友们可以选择下载GPU版本。下载好以后，在“开始”菜单的“运行”里面输入cmd，在弹出的窗口里进入刚刚下载TensorFlow的文件夹路径，使用pip命令将TensorFlow安装好，如果下载的是GPU版本，命令如下：pipinstall--upgradetensorflow_gpu-1.1.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl（根据你下载的版本输入对应名称）TensorFlow安装成功以后的界面除了下载离线安装包，TensorFlow还可以通过pip命令在线安装，安装CPU版本的命令：pip3install--upgradetensorflow安装GPU版本的命令：pip3install--upgradetensorflow-gpu但是由于我国特殊的网络环境，建议大家在github下载离线安装包然后用pip安装，这样避免了在线安装时文件下载到一半网络出现问题的错误。TensorFlow安装以后，我们可以通过简单的命令来测试一下TensorFlow是否安装成功。打开“开始”菜单的“运行”输入cmd，在弹出的窗口里面输入python打开python，输入下面的命令测试一下：importtensorflowastfTensorFlow安装成功后的测试结果1.importtensorflowastf2.sess=tf.Session()3.a=tf.constant(10)4.b=tf.constant(22)5.print(sess.run(a+b))6.32如果以上的命令能在python下面顺利运行的话，恭喜你，TensorFlow安装成功了！常用科学计算包的安装过程1.安装scipy包该包有一个依赖包tkinter的安装方式比较特别，需要用到tkinterpip3installtkinter（tk）安装好tkinter后再用pip3installmatplotlib就可以安装好了3.sklearn的安装该包对于机器学习比较常用，包含了大量机器学习的库，而且调用方便，值得一学。在安装该包之前，需要确保已经安装了numpy,scipy,matplotlib等包，这些都是比较常用的，都可以通过pip3install命令安装，最后再安装sklearn就好了。4.prettytensor安装pip3installprettytensor其实本教程只是开了一个很小很小的头，但实际上这从0到1的过程却是难住很多人的最大原因。在了解到教程中的这些东西之后，相信理解Tensorflow的官方教程已经对你没有难度了，如果你跟着官方教程走下去，会发现其实这些东西并不算难，相信以各位的智慧一定能学会的。那么本次教程就到这里了，各位加油吧，说不定创造出下一个AlphaGo的就是你呢！