记录一下学习深度学习的小事情：

1、tensorflow 现在只支持windows 64位系统；

2、因为实验室的电脑比较老旧，Gpu配置低，所以选择安装的是tensorflow Cpu版本，对于学习来说是完全够用了，等进阶之后再砸钱买个好的显卡。

3、因为需要完成吴恩达深度学习视频的作业（网上下载的作业版本），需要使用jupyter打开，所以得使jupyter能import tensorflow。

4、因为使用anaconda方式进行安装，所以不支持python3.6版本。（官网解释如图）

现在开始写在anaconda上安装tensorflow cpu版本的步骤：

1.安装Anaconda

选择和自己系统相对于的版本进行下载，系统选择64位的。下载链接点击这里。安装过程的话一直点下一步就行。

最后一个提示是否将python3.6添加进环境变量（可选可不选）

2.安装Tensorflow

因为Anaconda安装官网提示只支持3.5得到版本，所以在创建环境的时候将python设为3.5。

（1）打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：

输入：

 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 conda config --set show_channel_urls yes

（2）在Anaconda Prompt中创建一个python3.5的环境，环境命名：tensorflow

输入：

conda create -n tensorflow python=3.5

　　打开Anaconda Navigator，可以看到新建的环境tensorflow

点击打开open Terminal

输入

activate tensorflow

　　进入之前创建tensorflow环境

（3）安装Tensorflow-cpu版本

在上述环境下输入

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

（4）测试是否安装成功

在当前环境中进入python环境

输入 python

输入测试代码：

 import numpy as np
 import tensorflow as tf
 w = tf.Variable(0,dtype=tf.float32)
 cost = tf.add(tf.add(w**2,tf.multiply(-10.,w)),25)
 train = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cost)

 init = tf.global_variables_initializer()
 session = tf.Session()
 session.run(init)
 print(session.run(w))

能顺利运行就行了。

（5）在jupyter 和spyder 中可以import tensorflow

安装好之后，启动

发现没有反应。启动jupyter时候import tensorflow 结果会显示没有这个module

这里我是这样解决的：

进入Anaconda Navigator ，选择not installed ，找到spyder和jupyter notebook相关的并安装。

安装好之后再点击tensorflow的三角箭头，就会看到open with spyder 和open with jupyter notebook，直接点击就能进入了。

用来运行一下吴恩达深度学习的例子，perfect。