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Anaconda安装

在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包。Windows环境下的安装包直接执行.exe文件进行安装即可，Ubuntu环境下在终端执行

$bashAnaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh#Python2.7版本

或者

$bashAnaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh#Python3.5版本

在安装的过程中，会询问安装路径，按回车即可。之后会询问是否将Anaconda安装路径加入到环境变量（.bashrc)中，输入yes，这样以后在终端中输入python即可直接进入Anaconda的Python版本（如果你的系统中之前安装过Python，自行选择yes or no）。安装成功后，会有当前用户根目录下生成一个anaconda2的文件夹，里面就是安装好的内容

查询安装信息

$conda info

查询当前已经安装的库

$ condalist

安装库(***代表库名称）

$ conda install***

更新库

$ conda update***

Anaconda仓库镜像

官方下载更新工具包的速度很慢，所以继续添加清华大学 TUNA提供的Anaconda仓库镜像，在终端或cmd中输入如下命令进行添加

$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/$ conda config --setshow_channel_urls yes$ conda install numpy#测试是否添加成功

之后会自动在用户根目录生成“.condarc”文件，Ubuntu环境下路径为~/.condarc，Windows环境下路径为C:\用户\your_user_name\.condarc

channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/-defaultsshow_channel_urls:yes

如果要删除镜像，直接删除“.condarc”文件即可

Tensorflow安装

在终端或cmd中输入以下命令搜索当前可用的tensorflow版本

$ anaconda search -t conda tensorflowUsing AnacondaAPI:https://api.anaconda.orgRun'anaconda show 'to get moredetails:Packages:Name                      |  Version | Package Types  | Platforms          ------------------------- |  ------ | --------------- | ---------------    HCC/tensorflow            |1.0.0| conda          | linux-64HCC/tensorflow-cpucompat  |1.0.0| conda          | linux-64HCC/tensorflow-fma        |1.0.0| conda          | linux-64SentientPrime/tensorflow  |0.6.0| conda          | osx-64: TensorFlow helps the tensors flow    acellera/tensorflow-cuda  |0.12.1| conda          | linux-64anaconda/tensorflow      |1.0.1| conda          | linux-64anaconda/tensorflow-gpu  |1.0.1| conda          | linux-64conda-forge/tensorflow    |1.0.0| conda          | linux-64, win-64, osx-64: TensorFlow helps the tensors flow    creditx/tensorflow        |0.9.0| conda          | linux-64: TensorFlow helps the tensors flow    derickl/tensorflow        |0.12.1| conda          | osx-64dhirschfeld/tensorflow    |0.12.0rc0 | conda          | win-64dseuss/tensorflow        |          | conda          | osx-64guyanhua/tensorflow      |1.0.0| conda          | linux-64ijstokes/tensorflow      |2017.03.03.1349| conda, ipynb    | linux-64jjh_cio_testing/tensorflow |1.0.1| conda          | linux-64jjh_cio_testing/tensorflow-gpu |1.0.1| conda          | linux-64jjh_ppc64le/tensorflow    |1.0.1| conda          | linux-ppc64le      jjh_ppc64le/tensorflow-gpu |1.0.1| conda          | linux-ppc64le      jjhelmus/tensorflow      |0.12.0rc0 | conda, pypi    | linux-64, osx-64: TensorFlow helps the tensors flow    jjhelmus/tensorflow-gpu  |1.0.1| conda          | linux-64kevin-keraudren/tensorflow |0.9.0| conda          | linux-64lcls-rhel7/tensorflow    |0.12.1| conda          | linux-64marta-sd/tensorflow      |1.0.1| conda          | linux-64: TensorFlow helps the tensors flow    memex/tensorflow          |0.5.0| conda          | linux-64, osx-64: TensorFlow helps the tensors flow    mhworth/tensorflow        |0.7.1| conda          | osx-64: TensorFlow helps the tensors flow    miovision/tensorflow      |0.10.0.gpu | conda          | linux-64, osx-64msarahan/tensorflow      |1.0.0rc2 | conda          | linux-64mutirri/tensorflow        |0.10.0rc0 | conda          | linux-64mwojcikowski/tensorflow  |1.0.1| conda          | linux-64rdonnelly/tensorflow      |0.9.0| conda          | linux-64rdonnellyr/r-tensorflow  |0.4.0| conda          | osx-64test_org_002/tensorflow  |0.10.0rc0 | conda          |                Found32packages

选择一个较新的CPU或GPU版本，如jjh_cio_testing/tensorflow-gpu的1.0.1版本，输入如下命令查询安装命令

$ anaconda show jjh_cio_testing/tensorflow-gpuUsing AnacondaAPI:https://api.anaconda.orgName:tensorflow-gpuSummary:Access:publicPackageTypes:condaVersions:+1.0.1To installthispackagewith condarun:conda install --channelhttps://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu

使用最后一行的提示命令进行安装

$ conda install --channelhttps://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpuFetchingpackagemetadata .............Solvingpackagespecifications:.Package planforinstallationinenvironment/home/will/anaconda2:The following packages will be SUPERSEDED by a higher-prioritychannel:tensorflow-gpu:1.0.1-py27_4https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free --> 1.0.1-py27_4 jjh_cio_testingProceed ([y]/n)?

conda会自动检测安装此版本的Tensorflow所依赖的库，如果你的Anaconda缺少这些依赖库，会提示你安装。因为我之前已经安装过了，所以这里只提示我安装Tensorflow。输入y并回车之后等待安装结束即可

可以选择次高版本的Tensorflow安装，因为最新版本可能清华 TUNA的仓库镜像库没有及时更新，而官方更新连接总是失败，我最开始选择了jjhelmus/tensorflow-gpu的1.0.1版本，其他依赖库清华 TUNA的仓库镜像有资源，而到最后jjhelmus/tensorflow-gpu版本的Tensorflow安装包总是下载不下来，尝试20多次之后换了一个1.0.0的版本，终于顺利安装成功

进入python，输入

import tensorflowastf

如果没有报错说明安装成功。