Anaconda是一个基于python的科学计算平台，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。这个平台里包含有python,scala,numpy等绝大部分主流的用于科学计算的包。关于Anaconda更详细的入门介绍可惜参看致Python初学者：Anaconda入门使用指南
1.安装Anaconda
从官网下载(Mac版)最新版本的安装包
- 通过图形化界面安装，下载的文件格式为
.pkg
Graphical Installer
- 通过命令行安装，下载的文件格式为
.sh
Command-Lint Installer
2.建立一个Tensorflow的运行环境
// 创建环境
$ conda create -n tensorflow python=3.5
// 移除环境
conda remove --name tensorflow --all
目前
Mac上的Tensorflow仅仅支持CPU版本，而且3.0以上版本仅支持3.5版本，所以创建环境的时候一定要加上Python=3.5或3.5以上的版本。详情可以去Github Tensorflow查看。
设置国内镜像
如果需要安装很多packages，你会发现conda下载的速度经常很慢，因为Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是，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/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
即可添加 Anaconda Python 免费仓库。
安装Tensorflow
目前仅仅是创建了一个空的环境，仅有与Python3.5相关的一些包，我们需要先激活环境，然后安装Tensorflow。
// 激活环境
$ source activate tensorflow
// 安装Tensorflow
$ pip install tensorflow
// 关闭环境
$ source deactivate
3.简单测试是否安装成功
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello,TensorFlow!
参考文献
作者：SBS1
链接：https://www.jianshu.com/p/aaf216f4152c
來源：简书
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