 1.Window,MacOS,Linux都已支持Tensorflow。

 2.Window用户只能使用python3.5(64bit)。MacOS,Linux支持python2.7和python3.3+。  3.有GPU可以安装带GPU版本的，没有GPU就安装CPU版本的。

 推荐安装Anaconda，pip版本大于8.1。 

 

 Windows安装Tensorflow

CPU版本:

管理员方式打开命令提示符，输入命令:pip install tensorflow GPU版本:

管理员方式打开命令提示符，输入命令:pip install tensorflow-gpu（注意 -  这里没有空格）

 更新Tensorflow: pip uninstall tensorflow pip install tensorflow 

 

 

CPU版本和GPU版本的区别是，GPU比CPU快，大概会快几十倍的样子，所以我选择的是GPU版本，但要电脑带有GPU处理器才行

 Linux和MacOS安装Tensorflow CPU版本:

Python 2.7用户:pip install tensorflow Python3.3+用户:pip3 install tensorflow GPU版本:

Python 2.7用户:pip install tensorflow-gpu Python3.3+用户:pip3 install tensorflow-gpu 

 

我安装的是MacOS 的GPU版本，安装的时候报错，说：read time out  (读取超时)

 

出现read time out 的安装命令： pip3 install tensorflow-gpu

 

解决方法：给命令加一个延时，此时的安装命令是：  pip3 --default-timeout=100 install tensorflow-gpu

 

虽然安装在终端上显示是成功的，但是在Jupyter Notebook导入TensorFlow模块时，却显示存在

这种问题是由于Python的版本和TensorFlow不兼容导致的

 

 

解决上遇到的又一新问题：

确定你的pip是在你需要的python3.6的环境。如果是的话直接pip install tensorflow    # 最后我是用这条命令解决的问题，在conda list 下也可以看到TensorFlow模块导入成功

更新：同时还要确认python是64位，pip版本大于8.1 （pip install --upgrade pip）

 

 

安装Keras模块时，也会出现time out超时

pip install keras --upgrade

解决：设置一个默认的时间

pip --default-timeout=100 install keras