1、關於Tensorflow
國際慣例，先來個總體的簡要介紹，摘自一個很強大的TensorFlow中文學習網站（http://www.tensorfly.cn/）的簡介
TensorFlow™ 是一個採用數據流圖（data flow graphs），用於數值計算的開源軟件庫。節點（Nodes）在圖中表示數學操作，圖中的線（edges）則表示在節點間相互聯繫的多維數據數組，即張量（tensor）。它靈活的架構讓你可以在多種平臺上展開計算，例如臺式計算機中的一個或多個CPU（或GPU），服務器，移動設備等等。TensorFlow
最初由Google大腦小組（隸屬於Google機器智能研究機構）的研究員和工程師們開發出來，用於機器學習和深度神經網絡方面的研究，但這個系統的通用性使其也可廣泛用於其他計算領域。
TensorFlow具有高度的靈活性、真正的可移植性、將科研與產品聯繫在一起、自動求微分、多語言支持、性能最優化。
2、環境
本文是在windows下的，linux下的他日再補充
推薦使用anaconda環境安裝，官方的網站速度很慢，推薦一個清華大學的鏡像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，這個網站上的尚沒有最新版本，我用的官方的最新版，64位的,python版本爲3.6.0
3、安裝Tensorflow
命令行中，通過conda安裝
首先建立tensorflow環境，執行conda create -n tensorflow python=3.6
其次，激活tensorflow， 執行命令：activate tensorflow
下面是正式安裝，其實與conda中安裝其它包類似，執行命令：conda install tenforflow即可，秒後會提示一些包（tensorflow所依賴的一些包，如mkl，numpy等）會被安裝，另外一些包會被升級，根據提示輸入y，確定即可，後續會看到下載進度及安裝的提示。
提示，因爲MKL庫較大，且下載速度可能會較慢，整個過程會比較長。
如果安裝過慢或者出現失敗，可以根據上述提示下載需要安裝的包然後手動安裝，包下載地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，下載的whl包可以通過pip直接安裝，即pip install xxx.whl即可。
4、測試安裝結果
打開idle（anaconda 所安裝的idle），嘗試導入
import tensorflow as tf
如果未報任何錯誤，表明已經成功安裝