一， 前言：
本次安装tensorflow是基于Python的，安装Python的过程不做说明（既然决定按，Python肯定要先了解啊）：本次教程是windows下Anaconda安装Tensorflow的过程（cpu版，显卡不支持gpu版的...）
二， 安装环境：
（tensorflow支持的系统是64位的，windows和linux，mac都需要64位）
windows7（其实和windows版本没什么关系，我的是windows7，安装时参照的有windows10的讲解）
Python3.5.2（之前电脑上是安装的就是这个版本，如果你安装了，不知道版本的话可以在命令窗口输入"python --version",会显示你已安装的Python的版本号）
Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (windows下安装注意选择windows x86 64位就好)
三， Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
下载可以去官网上下载，直接搜索找与你电脑对应的版本就好，我个人习惯从国内镜像网站下载，下载快哇（国内清华镜像网站是：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/）
下载完成后直接安装就行，步骤如下图所示：
自己用，就选择Just me
选择习惯的存储盘
下面两个全部选上，点Install安装就好了
验证Anaconda是否安装成功的方法：
命令窗口中输入“conda --version” ----->得到conda 4.2.0
看到了这个结果，恭喜你，你已经成功的安装上了Anaconda了，那么我们继续。
四， 安装Tensorflow
安装Tensorflow时，需要从Anaconda仓库中下载，一般默认链接的都是国外镜像地址，下载肯定很慢啊（跨国呢！），这里我是用国内清华镜像，需要改一下链接镜像的地址。这里，我们打开刚刚安装好的Anaconda中的 Anaconda Prompt，然后输入：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes
这两行代码用来改成连接清华镜像的
接下来安装Tensorflow，在Anaconda Prompt中输入：
conda create -n tensorflow python=3.5.2
一下图片是安装过程，有些坑我也写出来，注意一下就好：
正常的情况应该如下：
等待，然后输入“y”
然后：
看到上面这些activate tensorflow（这么直白的英语，看看是不是很激动，）恭喜你，tensorflow你已经安装成功啦，去激活一下，紧接着输入：“activate tensorflow”就Ok了
我们要安装的是CPU版本，那么在命令下紧接着输入：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
你也可以自己选择对应的Tensorflow版本，可以在清华镜像中查看
经过一小会的等待，当你看见如上图最后一行时，那么，恭喜你，你已经安装成功了，是不是很惊喜，是不是很激动，是不是想测试一下呢，那么我们先测试一下吧
五， 测试：
在Anaconda Prompt窗口中输入： python
进入python后输入：
import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.constant(10) b= tf.constant(12) sess.run(a+b)
好了，到这里你可以放心了，你可以使用Tensorflow了
六， 那些年，那些坑：
好了，最后我们来填坑了
改为清华镜像时的错误：会显示路径错误，没关系，conda info 查看一下，你会发现：
很明显的发现地址乱了，不过没关系，找到电脑：C:\Users\Administrator中的.condarc文件，打开，然后修改一下，如下就可以了
然后在回到命令窗口，你可以继续安装了。
如果你在安装Tensorflow时出现了如下情况：
哇，那么多红色字体，不要担心，看最后一段，提示是版本问题，我们就升级版本就好了。
操作如下图所示：
结果：
好了，问题解决了
以上就是我的全部安装步骤了，有空的话我试着在linux系统中安装一线Tensorflow，哈哈。
总结
以上所述是小编给大家介绍的Windows上安装tensorflow 详细教程，希望对大家有所帮助！