TensorFlow 是一个开源的、基于 Python 的机器学习框架，它由 Google 开发，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用，是目前最热门的机器学习框架。是为深度神经网络（DNN）开发的功能强大的开源软件库。除了 Python，TensorFlow 也提供了 C/C++、Java、Go、R 等其它编程语言的接口。
TensorFlow 可以在 Ubuntu 和 macOS 上基于 native pip、Anaconda、virtualenv 和 Docker 进行安装，对于 Windows 操作系统，可以使用 native pip 或 Anaconda。
TensorFlow安装准备工作
TensorFlow 安装的前提是系统安装了Python 2.5或更高版本，本文是以 Python 3.8.11（Anaconda 3 版）为基础设计的。
为了安装 TensorFlow，首先确保你已经安装了Anaconda。
可以从网址（https://www.continuum.io/downloads）中下载并安装适用于 Windows/macOS 或 Linux 的 Anaconda。
安装完成后，可以在窗口中使用以下命令进行安装验证：
conda --version
安装了Anaconda，下一步决定是否安装TensorFlow CPU 版本或 GPU 版本。几乎所有计算机都支持 TensorFlow CPU 版本，而 GPU 版本则要求计算机有一个 CUDA compute capability 3.0 及以上的 NVDIA GPU 显卡（对于台式机而言最低配置为 NVDIA GTX 650）。
CPU 与 GPU 的对比：
中央处理器（CPU）由对顺序串行处理优化的内核（4～8个）组成。
图形处理器（GPU）具有大规模并行架构，由数千个更小且更有效的核芯（大致以千计）组成，能够同时处理多个任务。
TensorFlow CPU版安装具体做法
1.在命令行中使用以下命令创建 conda 环境（如果使用 Windows，最好在命令行中以管理员身份执行）：
conda create -n tensorflow python=3.8.11
选择“y”回车，开始下载......
在Anaconda3下的envs文件夹中多了tensorflow文件夹
运行 开始菜单 -> Anaconda3 -> Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。 
2.激活 conda 环境：
activate tensorflow
3.该命令应提示：
当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：
deactivate
4.根据要在 conda 环境中安装的 TensorFlow 版本，输入以下命令：
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
好慢。如果太慢了，可以提前设置使用输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
安装完成，显示如下：
5.测试是否安装成功：
在Anaconda窗口的tensorflow的环境中，跑一个test.py，看是否能运行成功。
如下图，得到了“Hello World”证明一切安装顺利。
test.py的内容如下：
import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() # Create TensorFlow object called tensor hello_constant = tf.constant('Hello World!') with tf.compat.v1.Session() as sess: # Run the tf.constant operation in the session output = sess.run(hello_constant) print(output.decode())# bytestring decode to string.
上述test.py代码只是检测了tensorflow是否安装成功。
如果想手动声明让电脑用CPU运算，则......