清华镜像下载对应版本
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
下载Anaconda25.2.0（64bit）
TUNA 还提供了 Anaconda 仓库的镜像，运行以下命令:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
当出现cmd 中conda命令报错的时候，需要添加系统环境变量
分号隔开，
D:\Anaconda;D:\Anaconda\Scripts
进入cmd
进入cmd
输入conda--version 查看anconda版本
conda create -n tensorflow pip python=3.5
activate tensorflow
修改源提高下载速度
设置国内镜像
清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，我们将其加入conda的配置即可：
# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/# TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
执行完上述命令后，会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件，记录着我们对conda的配置，直接手动创建、编辑该文件是相同的效果。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
激活tensorflow环境 activate tensorflow 验证是否安装完成
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
VS中加载tensorflow
// 将设置放入此文件中以覆盖默认设置
{
"python.pythonPath": "D:\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\python.exe",
"python.autoComplete.extraPaths": [
"D:\\Anaconda3\\envs\\tensorflow",
"D:\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\Lib\\site-packages"
],
"workbench.statusBar.visible": true,
"files.autoGuessEncoding": true,
"python.autoComplete.addBrackets": true,
"python.autoComplete.preloadModules": [
"tensorflow"
],
"python.linting.pep8Enabled": true
}
pylint
pep8
如果出现AVX AVX2报错
在代码前输入
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
