大多教程都是重新虚拟出一个环境，原有环境就可以支持为什么还要重建一个新的环境，如果以后遇到坑了更新解释。
在原有基础上安装tensorflow
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用管理员权限打开Anacoda Prompt
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安装tensorflow(不加标注默认cpu，ls的python版本3.6，实测可行)
pip install tensorflow- 1
- 测试同下一章的例程测试
import tensorflow- 1
出现以下警告： FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from ‘float’ to ‘np.floating’ is dep
解决办法：
对numpy降级，ls降到了numpy1.13.1
要先卸载原先的版本，之后再安装相应的版本，最好使用管理员权限
sudo pip uninstall numpy 卸载
sudo pip install numpy==1.13.1 安装对应的版本
重新虚拟出一个环境安装tensorflow
安装
- 用管理员权限打开Anacoda Prompt
- 虚拟出一个环境，这里将虚拟环境命名为tensorflow，其他也行
conda create -n tensorflow python=3.5- 1
- 进入（激活虚出来的环境）
activate tensorflow- 1
- 安装tensorflow
pip install tensorflow- 1
- 退出环境
deactivate - 1
测试
import tensorflow as tf
a=tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b=tf.constant([1.0,2.0],name="b")
result=a+b
sess=tf.Session()
sess.run(result)- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
[output]:array([2., 4.], dtype=float32)- 1
其中有这样一句警告：
2018-03-13 16:12:14.514866: I C: f_jenkinsworkspace
el-winMwindowsPY35 ensorflowcoreplatformcpu_feature_guard.cc:140]
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
大致的原因就是说：tensorflow觉得你电脑cpu还行，支持AVX（Advanced Vector Extensions），运算速度还可以提升，所以可以开启更好更快的模式，但是你现在用的模式相对来说可能不是那么快，所以这个其实并不是存在错误，所以如果不嫌当前的模式慢就忽略掉这个警告就好了。
http://blog.csdn.net/CliuGeek/article/details/78836598
解决方法：
import os
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘2’
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8037