tensorflow的開發環境有很多，可以在Docker上搭建，也可以使用Anaconda管理工具搭建，也可以直接在本機中安裝tensorflow。在這裡為了工具包的方便管理，我選擇使用Anaconda搭建。
環境搭建
- 下載並安裝Anaconda
- 下載並安裝tensorflow
- 下載並安裝notebook
下載Anaconda
Anaconda是什麼？
Anaconda 是一種Python語言的免費增值開源發行版，用於進行大規模資料處理, 預測分析, 和科學計算, 致力於簡化包的管理和部署。Anaconda使用軟體包管理系統Conda進行包管理。
在 www.anaconda.com/download/#m… 網址中下載Anaconda。
Conda是什麼？
conda 是開源包（packages）和虛擬環境（environment）的管理系統。
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packages 管理： 可以使用 conda 來安裝、更新 、解除安裝工具包 ，並且它更關注於資料科學相關的工具包。在安裝 anaconda 時就預先整合了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 這些在資料分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 並不僅僅管理Python的工具包，它也能安裝非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安裝R語言的整合開發環境 Rstudio。
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虛擬環境管理： 在conda中可以建立多個虛擬環境，用於隔離不同專案所需的不同版本的工具包，以防止版本上的衝突。對糾結於 Python 版本的同學們，我們也可以建立 Python2 和 Python3 兩個環境，來分別執行不同版本的 Python 程式碼。
Anaconda的優點
Anaconda通過管理工具包、開發環境、Python版本，大大簡化了你的工作流程。不僅可以方便地安裝、更新、解除安裝工具包，而且安裝時能自動安裝相應的依賴包，同時還能使用不同的虛擬環境隔離不同要求的專案。
Anaconda內建多項應用
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Anaconda Navigator：用於管理工具包和環境的圖形使用者介面，眾多管理命令也可以在 Navigator 中手工實現
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Jupyter notebook ：基於web的互動式計算環境，可以編輯易於人們閱讀的文件，用於展示資料分析的過程
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qtconsole ：一個可執行 IPython 的仿終端圖形介面程式，相比 Python Shell 介面，qtconsole 可以直接顯示程式碼生成的圖形，實現多行程式碼輸入執行，以及內建許多有用的功能和函式
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spyder ：一個使用Python語言、跨平臺的、科學運算整合開發環境
安裝Anaconda
開啟Anaconda安裝包安裝，一直點繼續，直到安裝完成。
使用Anaconda Navigator
Anaconda安裝後，可以從選單中看到它包含幾個應用程式，其中Anaconda Navigator是這幾個程式的導航入口。 Anaconda Navigator是Anaconda發行包中包含的桌面圖形介面，可以用來方便地啟動應用、方便的管理conda包、環境和頻道，不需要使用命令列的命令。Navigator可以從Anaconda Cloud或本地Anaconda倉庫中搜尋包。提供了Windwos、maxOS和Linux版本。Anaconda Navigator主介面如下：
在左邊選單欄中可以看到四個選項，一般常用的是Home和Environments。Environments是你搭建開發環境的地方，你可以在Environments中建立一個開發環境，然後下載所需要的包即可。例如：
建立開發環境
點選左下角create，彈出建立開發環境框，輸入環境名和選擇python型別即可。
下載tensorflow包
搜尋tensorflow包，勾選要下載的包，然後點選右下角Apply即可。
Home是你搭建完開發環境後的工作臺，在這裡可以點選notebook來編寫程式。例如：
選擇開發環境
在Home工作臺中，選擇你要使用的工作臺。
在工作臺中你可以看到多種應用。例如：
- Jupyter Notebook
- Orange App
- QTConsole
- Glueviz
- Spyder
- RStudio
如果應用沒有安裝，可以點選應用的Install即可安裝。如果已安裝，點選Launch即可執行。
在這裡我們點選執行Jupyter notebook來編寫我們的tensorflow程式。
Jupyter notebook是什麼？
Jupyter notebook 是一種 Web 文件。寫過專案的都知道，我們在編譯器寫程式碼，然後又去開啟word或者其他的文字編輯工具去寫開發文件，而且除錯也不是非常的方便，是不是感覺特麻煩。 Jupyte的出現就解決我們的各種麻煩，能夠讓我們把文字，影象和程式碼全部組合在一個文件中，而且，除錯也特別的方便，大大的提高我們開發的效率。
以上內容是我們需要搭建Anaconda開發環境的全部內容。搭建完成後，你就可以編寫tensorflow的相關程式啦。