Windows 7 64位安裝TenSorFlow
一、安裝Python3.5
Windows下安裝TensorFlow只支持Python3.5以上的版本，所以安裝Python3.5，Python的安裝可以從官網下載，Python 3.5 from python.org 或 Python 3.5 from Anaconda 下載並安裝Python3.5.0，
Winddows7安裝Python3.5時可能會遇到問題，如下圖：
這是因為，Windows版本問題，我同樣是這個問題，打開360之類的工具，更新系統漏洞，把系統更新到Windows7 SP1版本就可以了。
Python安裝完成之後可以在開始菜單裡查看。
上面兩個一個是IDLE集成開發環境，一個是普通編譯器，和CMD在看著一樣。
二、修改Pip國內源
安裝完Python之後，Python3.x以上版本里面自帶有pip，Python3.x以上是pip3，pip下載速度很慢，看著網上各種資料，修改了下pip源。
使用國內鏡像加速pip安裝，做如下修改：
WIndows 7 在"C:\Users\用戶名\AppData\Local\pip"文件夾下，命名為"pip.ini"，添加內容：
1. [global]
2. index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
3. [install]
4. trusted-host=mirrors.aliyun.com
但是Python3.x自帶的pip版本較低，需要更新，在cmd中輸入指令：
1. python -m pip install --upgrade pip
或者： pip3 install --upgrade pip
三、安裝numpy
打開cmd使用pip進行安裝，輸入以下指令：
[plain] view plain copy
1. pip3 install numpy
numpy很快就可以安裝好。
四、安裝TensorFlow
TensorFlow的安裝有GPU和CPU兩個不同版本，我的GPU不行，所以我安裝的是CPU的版本。
採用的輸入Shell指令進行安裝，
CPU版：
[plain] view plain copy
1. pip3 install tensorflow
CPU版：
[plain] view plain copy
1. pip3 install tensorflow-gpu
由於pip的速度很慢，所以我採用了下載下來再安裝的方法。
TensorFlow下載地址：Tensorflow https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
然後再進行安裝： pip3 install F:\Program_Files\TenSorFlow\tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
這樣很快就可以安裝成功：
這時，安裝成功之後的TensorFlow的版本是0.12的，所以進行更新：
1. pip3 install tensorflow
完成之後所有就完成了TensorFlow的安裝過程，但是還沒有完，這時打開測試TensorFlow的時候還是會錯誤，輸入： import tensorflow as tf
這時，安裝成功之後的TensorFlow的版本是0.12的，所以進行更新：
報錯為：
Error importing tensorflow. Unless you are using bazel,
you should not try to import tensorflow from its source directory;
please exit the tensorflow source tree, and relaunch your python interpreter
from there.
解決方法：
安裝vc_redist.x64.exe，下載地址vc_redist.x64.exe下載地址，安裝完成之後就解決了所有問題可以運行TensorFlow了。
五、測試TensorFlow
打開"Python3.5"，輸入以下測試程序:
[python] view plain copy
1. >>> import tensorflow as tf
2. >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
3. >>> sess = tf.Session()
4. >>> print(sess.run(hello))
5. Hello, TensorFlow!
6. >>> a = tf.constant(10)
7. >>> b = tf.constant(32)
8. >>> print(sess.run(a + b))
9. 42
10. >>
運行結果：
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