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tensorflow™ 是乙個採用資料流圖（data flow graphs），用於數值計算的開源軟體庫。節點（nodes）在圖中表示數學操作，圖中的線（edges）則表示在節點間相互聯絡的多維資料陣列，即張量（tensor）。它靈活的架構讓你可以在多種平台上展開計算，例如台式計算機中的乙個或多個cpu（或gpu），伺服器，移動裝置等等。簡單點說，就是google開源的乙個深度學習的框架。tensorflow 最初由google大腦小組（隸屬於google機器智慧型研究機構）的研究員和工程師們開發出來，用於機器學習和深度神經網路方面的研究，但這個系統的通用性使其也可廣泛用於其他計算領域。
安裝方法：anaconda + pip安裝，cpu環境配置，pycharm配置與測試
系統說明：win10 1607 64位
問題1：是否一定需要linux環境回答：不一定。
去年11月，google brain 工程師團隊宣布在 tensorflow 0.12 中加入初步的 windows 原生支援。之前在windows下程式設計師們都是用在docker 容器中執行 tensorflow，因而我搜到的不少blog第一步都是要我們去裝docker 2023年的我們可以不這樣做了。
問題2：是否可以在vmare等虛擬機器下安裝anaconda回答：可以，雖然說之後的操作可能會更方便些，但是虛擬機器最大的問題就是很慢...這個看個人吧。
安裝步驟
環境需求： windows 64位
python3.5 版本 及以上
確保pip 版本》= 8.1
(命令列下 pip -v 可看，使用python -m pip install -u pip公升級pip )
問題3：為什麼需要anaconda
回答：anaconda整合了很多計算所需的庫，使用比較方便。
但我可能是因為最近開會的緣故沒法載入，所以只能等待。
安裝過程中需要注意的是在兩個可選介面中把這兩個一起勾選了。
因為一般我們都不會使用預設的c盤，會安裝到其他的盤，這時候需要第乙個選項幫忙更改一下環境變數.
二、安裝keras
問題4：keras是什麼？有必要安裝嗎?
答:kears是乙個基於tensorflow,theano的乙個神經網路框架。至於有沒有必要使用...既然都有安裝tensorflow的決心了，神經網路你是避不開的（手動微笑）
keras中文文件戳： keras-cn.readthedocs.io/en/latest/
在這裡我們只需要基於tensorflow安裝kears
1. 安裝tensorflow
a. 開啟anaconda prompt
b. 測試一下conda 語句是否支援，即測試anaconda是否安裝成功
conda config --add channels
conda config --set show_channel_urls yes
複製**
c. pip安裝tensorflow
cpu：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
gpu：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu
注意gpu需要事先裝好cuda以及cudnn
複製**
配置後輸入conda list 檢視一下是否安裝成功
d. 測試** 進入python互動介面輸入
import tensorflow
複製**
成功輸出hello
三. 用pycharm配置與測試
新建project，在file-settings–project-project interpreter選擇tensorflow下的python直譯器（python.exe前面有tensorflow名字的那個路徑）
輸入**跑一下做測試
結果 放大紅色字型
仔細看會看到有這兩個warning，小小的搜了一下，stark overflow上面的意思好像是缺失了什麼配置包之類的，不過問題不是很大。
自此基本上就能跑tensorflow了，現階段我還是在用jupyter notebook
問題5:為什麼明明安裝了tensorflow，用python的時候還是顯示不存在？
問題6：prompt開啟說沒有'cmd','chcp'命令是為什麼？
我遇到了這個問題，本來以為是沒有admin的許可權，但是用管理員模式開啟還是一如既往報錯，暫時不知道怎麼解決，求各位大佬幫幫忙指點一下。
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