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在Anaconda的虚拟环境中安装tensorflow的在线以及离线方法（Windows环境）

写在前面！

• 什么是Anaconda？

Anaconda是一个开源的Python发行版本，包含了conda、Python等多个科学包及其依赖项。简单来说Anaconda是一个开源的包以及环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并且能够在不同的虚拟环境之间进行切换。

• 为什么要基于Anaconda的虚拟环境中安装tensorflow？

从Anaconda的介绍我们可以看到，Anaconda能够在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖环境，并且能够在不同的环境之间切换。这就为开发者环境管理带来了巨大便利！

举个例子，某人要在某台电脑上同时使用tensorflow、caffe、 pytorch等深度学习框架，如果直接在系统中进行这些学习框架的安装，就需要我们根据需求不断的更新或卸载相应的库，此时系统中Python环境操作会出现很多麻烦。为了解决这些问题，可以先利用anaconda创建不同的虚拟环境，再在各自的虚拟环境下安装所要的学习框架（例如在一个虚拟环境上安装一个tensorflow，在另一个虚拟环境中上安装一个tensorflow1.6，在另一个虚拟环境中安装pytorch）。此时，各个虚拟环境相互独，一个环境的删除建立，不会影响其他的虚拟环境，并且虚拟环境的移植也非常方便。

• 什么是在线以及离线tensorflow？

在线安装是指目标主机能够联网，离线安装是指目标主机不能够离线联网，在线安装，简单便捷，离线安装，坑多麻烦，网上说明文档少！本文主要介绍在Anaconda虚拟环境中进行tensorflow的在线以及离线安装，已踏平无数坑，简单靠谱！

tensorflow的在线安装

总的来说在安装分为三步：第一，安装Anaconda；第二，创建虚拟环境；第三，安装tensorflow

第一， Anaconda下载安装

anaconda下载地址：
清华镜像：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

官网下载：https://www.anaconda.com/distribution/

下载完毕后，点击下载好的exe文件Anaconda2-2019.03-Windows-x86_64.exe，进入安装，一路next直到完成。

安装完成后，进入cmd, 在命令窗口中输conda --version得到conda 4.6.11，如下所示，则安装成功！！

第二，创建虚拟环境

在Anaconda中conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。对虚拟环境的进行创建、删除等操作需要使用conda命令。

进入Anaconda Prompt，输入 conda create -n your_env_name python=3.7.3，创建python版本为3.7.3，名字为your_env_name（这里取名为tensorflow）的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。 指定python版本为3.7.3， 在不指定python版本时，自动安装最新python版本。

创建完毕后激活虚拟环境：conda activate tensorflow

第三，安装tensorflow

在安装之前可以检查目前有哪些版本的 tensorflow，输入conda search --full-name tensorflow进行查看。
我们安装的版本为1.13.１，在虚拟环境中，输入pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.13.1进行安装。

安装完毕后,可以使用conda list：查看安装了哪些包。

第四，tensorflow的安装验证

安装完成后，输入python进入交互环境，输入如下代码：

importtensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

若运行结果如下，则成功安装了CPU-TensorFlow

tensorflow的离线安装

总的来说离线安装分为四步：第一，安装Anaconda；第二，创建虚拟环境；第三，安装tensorflow依赖包；第四，安装tensorflow；第五，tensorflow的安装验证

第一，安装Anaconda

点击Anaconda2-2019.03-Windows-x86_64.exe，进入安装，一路next直到完成。安装完成后，进入cmd, 在命令窗口中输入conda --version 得到conda 4.6.11，如下所示，则安装成功！！

第二，创建虚拟环境；

进入Anaconda Prompt，使用conda create -n env_name python=3.7.3 创建虚拟环境，其中env_name为虚拟环境名称；

第三，安装tensorflow依赖包；

• 回到base环境，可以使用命令conda activate,或者重新打开Anaconda Prompt。
• *如果在虚拟环境中安装tensorflow,则需提前在虚拟环境中安装pip，否则会使用pip命令会将包安装在base环境中，导致虚拟环境tensorflow的安装失败！这是血和泪的教训，折腾本人好久~~~~~！！@~*，官网文档的解释如下：
  
• 安装pip到虚拟环境env_name（这里使用的是tensorflow）中的命令如下：conda install -n env_name pip
• 

完成后激活虚拟环境，

再开始顺序安装依赖包，依赖包以及安装说明已经上传至链接：https://pan.baidu.com/s/1XwfTl6IIFSPuUuv2fuWcSw 提取码：mr4k
解压密码请关注文末公众号，会自动回复解压密码,您的关注是对我们辛苦整理资料的肯定以及持续更新的动力，感谢您的关注！；

第四，安装tensorflow

安装好依赖包以后，激活虚拟环境conda activate env_name，cd进入tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl（该文件与依赖包已一同打包上传至 https://pan.baidu.com/s/1XwfTl6IIFSPuUuv2fuWcSw 提取码：mr4k ）所在目录, 使用pip install tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl安装tensorflow。

第五，tensorflow的安装验证

同上文

到此，安装成功，开始深度学习之旅吧！

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