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面向小白的教程，基于Windows

下载Anaconda

安装过anaconda的，为了避免版本不同导致的问题，建议确认一下版本

在anaconda prompt里输入

conda -V

显示conda 4.8.3就是最新版（Anaconda3-2020.02），不是的建议升级，命令

conda update conda

没安装的同学去清华镜像站

选择按日期排序，下载“Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe”，

然后安装就好了。

创建anaconda环境

在Environments里面点Create，输入一个你想要的环境名，为了使用Keras，请选择python3.6版本，稍等一会就可以生成新的环境了。（环境名我写的是tryTensorflow）

2020.11.22更新：Keras/TensorFlow are compatible with: Python 3.5–3.8 ，中文官网没更新，写的是3.6 。具体选哪个 python 版本看你心情

在anaconda prompt里启动环境

activate tryTensorflow #这里用你写的环境名

效果如图，括号里显示你的环境名就说明成功了。

安装tensorflow

在anaconda prompt里启动新的环境后，输入

conda install tensorflow

中间有一处让你选y/n的，填y，然后回车并耐心等待。

安装完成后会显示done

这里可能会出现问题：请通过

import tensorflow as tf
tf.__version__   # 查看版本

查看安装的tensorflow 版本，如果不是2.x版本的，请尝试 pip install tensorflow ，或者

pip install tensorflow==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

测试安装是否成功

在主页面，你的新环境下，进入JupyterLab（可能需要安装，但是速度很快）

我喜欢用Python3 Console，你也可以用Notebook，都行，只是看看tensorflow能不能用。

输入如下代码，输出结果且没有报错就是成功了。

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),tf.keras.layers.Dropout(0.2),tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)

Keras

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以TensorFlow,CNTK或者Theano作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。

tensorflow2.x应该是自带keras，命令 conda install keras 也可以用来检查更新。

以英文文档为准