TensorFlow简介
TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。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。它是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。
TensorFlow名字的由来
其命名来源于本身的原理，Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。Tensorflow运行过程就是张量从图的一端流动到另一端的计算过程。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“TensorFlow”的原因。
数据流图
数据流图用“节点”(nodes)和“线”（edges）的有向图来描述数学计算。“节点”一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent variable）的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以运输“size可动态调整”的多维数组，即“张量”（tensor）。一旦输入端所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行计算。
TensorFlow特性
高度的灵活性： TensorFlow不是一个严格的“神经网络”库。只要你可以将你的计算表示为一个数据流图，你就可以使用TensorFlow；
可移植性：Tensorflow可以运行在台式机、服务器、手机移动等设备上。而且它可以充分使用计算资源，在多CPU和多GPU上运行；
多语言支持：Tensorflow提供了一套易用的Python，使用接口来构建和执行graphs，也同样提供了一套易于C++使用的接口（目前训练神经网络只支持python，C++接口只能使用已经训练好的模型）；未来还会支持Go、Java、Lua、Javascript、R等；
性能最优化：TensorFlow给予了线程、队列、异步操作等最佳的支持，TensorFlow可以把你手边硬件的计算潜能全部发挥出来，它可以充分利用多CPU和多GPU；
Anaconda简介
Anaconda是一个科学计算包，包含了一个Python二进制分发包、很多Python科学计算类库（总计超过720个开源类库）、以及一个方便的包管理器工具来下载其他类库。
Python的大部分扩展包都集成在Anaconda里，因此只需要装这一个东西就行了。声明本文是在Windows下进行的CPU版本的安装：
1)tensorflow的1.0版本以后才支持Windows下的安装；之前的版本都是在Linux、Mac下进行安装；
2)目前TensorFlow在Windows下只支持Python 3.5版本；
3)在Windows7和Windows10下的安装是一样的步骤；
4)windows下安装tensorflow一般需要借助第三方软件Anaconda；
为了方便起见，还是用的Anaconda包一次性安装所有Python的常用库。Anaconda下载地址为：Download Anaconda Now!
点击下载页面的“zippedWindows installers”：
安装Anaconda
直接一路确定即可安装，不过中间有一个选择的是对单个用户还是对所有用户，一般我们都是一台电脑自己用，所以对于选择哪个选项都一样。安装完后，要到这台电脑-属性-高级系统设置-环境变量里，查看Path里是不是含有Anaconda，如果没有的话要补上，如下图：
输入python，回车，弹出如下对话框，显示Python的版本信息：
安装TensorFlow
在Anaconda程序列表中打开Anaconda Prompt：
直接输入如下命令进行安装：pip install tensorflow
若使用清华大学的官方Anaconda镜像，命令如下：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
安装完后显示：
附：清华镜像安装
笔者之前在学习TensorFlow，也在自己的笔记本上完成了安装，在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用python的科学计算环境，我把之前的环境卸载了，并用Anaconda重新安装了TensorFlow，由于自己的笔记本已经很旧了，显卡不行，所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑，截图甚多。
1.安装Anaconda
选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda，官网现在的版本是Anaconda 4.3.1 for python3.6。笔者安装的是4.3.0版本的。
这样Anaconda就安装好了，我们可以通过下面的命令来查看Anaconda已经安装了哪些包。
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt ：
conda list
1
可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。
2.安装Tensorflow
TensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本。
（1）打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
（2）同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：
· conda create -n tensorflow python=3.5
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。
（3）在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：
activate tensorflow
（4）安装cpu版本的TensorFlow
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
这样tensorflow cpu版本就安装好了。
（5）测试tensorflow
在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境，并进入python环境。
