Anaconda高效部署TensorFlow：解决安装难题

本文档详细介绍了如何在Windows系统上通过Anaconda搭建TensorFlow环境，针对常见的下载速度慢和安装失败问题提供了一种稳妥的解决方案。以下是具体步骤： 1. Anaconda下载：首先，从清华大学开源镜像站下载Anaconda，推荐下载Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64版本，地址为：<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe>。这个版本选择在中国的镜像源，以减少下载延迟。 2. 设置Conda镜像源：安装后，为了加速包的获取，需要在命令行（管理员权限）中设置Conda的镜像包地址。运行`conda config --addchannels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/` 和 `condaconfig --set show_channel_urls yes`。这将使默认的包源指向中国的清华大学镜像。 3. 创建TensorFlow环境：在命令行中，通过`conda create -n tensorflow python=3.5` 创建一个名为"tensorflow"的新环境，并指定Python版本为3.5。其他Python版本（如2.7、3.4或3.6）也可选择，这里选择3.5以保持与现代软件兼容。 4. 升级pip：由于默认的pip版本可能不满足TensorFlow的安装需求（至少需要9.0.1），因此需要通过管理员权限运行`pip install pip` 升级pip到最新版本。 5. 安装TensorFlow：由于国内网络限制可能导致下载失败，建议使用国内镜像源。在命令行中输入`pip install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl` 来安装TensorFlow。这个命令会从清华大学镜像站下载并安装指定版本的TensorFlow库。 这篇文档提供了一种在Windows上安装TensorFlow环境的实用指南，特别强调了在国内环境中如何通过Anaconda配置镜像源以解决下载问题，确保环境搭建的成功率。对于那些在安装过程中遇到困难的开发者来说，这是一个非常实用的参考资源。