Win7安装Python3.5与Tensorflow-CPU版详细教程

"Win7下Python与Tensorflow-CPU版的安装与配置教程" 在Windows 7环境下搭建Python和TensorFlow-CPU版的开发环境需要遵循一定的步骤，这通常涉及到Python的版本选择、Anaconda的安装以及TensorFlow的安装。以下是对整个过程的详细解释： 1. **硬件与系统条件**： - 该教程适用于64位的Windows 7操作系统，且具有NVIDIA GeForce GT635M显卡。不过，由于是CPU版的TensorFlow，显卡的具体型号对安装并不构成直接影响。 2. **安装策略**： - 选择在Windows 7下安装TensorFlow的CPU版本，因为GPU支持可能对显卡有特定要求，而GT635M可能不满足。 - 使用Anaconda进行安装，因为Anaconda包含了大量的Python库，能够简化安装过程，避免Python版本冲突。 - 截止2017年6月17日，推荐使用Anaconda3-4.2版本，对应Python3.5，同时兼容TensorFlow1.2.0。 3. **安装过程**： - **下载Anaconda**：访问Anaconda官网，选择历史版本的Anaconda-4.2，确保与Python3.5兼容。 - **安装Anaconda**：按照默认设置进行安装，确保在安装过程中选择添加到系统路径。安装完成后，检查系统环境变量是否已包含Anaconda的路径。 - **环境变量验证**：通过命令提示符（cmd）运行`python`命令，如果能正确显示Python版本，说明环境变量设置无误。 - **安装TensorFlow**：在Anaconda Prompt中以管理员权限运行，执行`pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow`命令进行在线安装。安装过程中需要保持网络连接。 - **安装成功验证**：安装完成后，再次在Anaconda Prompt中输入`python`启动Python环境，然后导入TensorFlow模块，如`import tensorflow as tf`，若无任何错误提示，则表示安装成功。 4. **使用与调试**： - 安装成功后，可以通过编写简单的测试代码来验证TensorFlow的功能，例如创建一个简单的神经网络模型，运行并观察输出结果。 在Windows 7上配置Python和TensorFlow的环境可能遇到各种问题，如Python版本不兼容、环境变量设置错误或网络问题导致的安装失败等。遵循上述步骤，并注意每个环节的细节，可以有效地降低这些问题出现的概率。在安装过程中遇到问题时，应及时查阅官方文档或在线社区寻求帮助。