最方便的搭建Python机器学习环境，是下载Anaconda，这个安装包内置了大部分的机器学习库。
Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
为了方便大家学习，本文采用Windows环境。
1. 启动安装向导
双击Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe文件，启动安装向导。
开始安装
接受默认设置，一路“Next”，直到安装完毕。
默认安装
2. 验证Python安装
打开命令提示符，进入Anaconda3的Scripts，执行“jupyter-notebook.exe”，启动notebook，就可以开始Python编程了。
C:\Users\Kevin\Anaconda3\Scripts>jupyter-notebook.exe
或在开始菜单，单击“Anaconda Navigator”，打开启动面板。
Anaconda Navigator
然后在启动面板中，启动“jupyter-notebook”，开启python编程之旅。
启动面板
在notebook中，可以创建文件夹，新建文件，然后编写python代码，并运行。
编码
Anaconda已经内置了scikit-learn机器学习算法包。
3. 安装TensorFlow
下面，我们开始添加TensorFlow，为后续深度学习搭建环境。
首先，在命令提示符窗口输入如下命令，创建一个python环境。
C:\Users\Kevin\Anaconda3\Scripts>conda create --name tensorflow
然后输入activate tensorflow，激活tensorflow环境。
接下来，在tensorflow这个环境中，安装tensorflow深度学习框架。
(tensorflow) C:\Users\Kevin\Anaconda3\Scripts>pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
根据网络状况，很快就安装完毕了。
TensorFlow安装完成
4. 验证TensorFlow安装
输入命令ipython，启动ipython交互环境。
输入如下语句：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello,tensorflow')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
如果正确输出b'Hello,tensorflow'，则环境安装成功。
验证安装
5. 附录
如果不创建新的python虚拟环境，直接安装会遇到如下“权限受限”的错误。
权限错误
Kevin 2018年4月24日，成都。
