簡介
python 用來編碼的包（package）數(shù)不勝數(shù)，常用的包可能有幾十個，自己配置的話估計會不勝其煩。當(dāng)然，用什么就下什么的話也不是很麻煩，只是要費(fèi)點(diǎn)時間。
但是，我推薦怎么簡單怎么來，畢竟搭配環(huán)境只是使用 python 的準(zhǔn)備工作而已。
如果想麻煩點(diǎn)，自己搭配 python 環(huán)境，可以在 Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages 下載 Windows 下的 python 擴(kuò)展包。
第一步：安裝 python
首先，要下載 Anaconda 。這是一個開源的 python 發(fā)行版本，其中包含了numpy、scipy等180多個科學(xué)包及其依賴項(xiàng)。
python 有兩個常用版本，python3 和 python2，其中目前最新版本分別是 3.6 和 2.7 。
我用的版本是 3.6，與時俱進(jìn)嘛，初學(xué)者也不用考慮向下兼容，學(xué)最新的就好。
第二步：選擇你喜歡的編輯器
python 作為一個腳本語言并不需要多大的集成開發(fā)環(huán)境（IDE），一個編輯器就足夠了。現(xiàn)在流行的編輯器有以下幾種：
- Visual Studio Code： 微軟出品，有宇宙級最強(qiáng)IDE之稱的 Visual Studio 作為名稱前綴，從名字說來就不會差到哪兒去（0.0）。其優(yōu)點(diǎn)是自帶 python 的編譯器和調(diào)試器，作為一個編輯器，幾乎有了 IDE 的所有功能；缺點(diǎn)是速度慢，需要幾秒鐘才能打開。
- Sublime Text： 這幾個之中速度最快的編輯器，有很多插件可以使用。加上所有的插件也可以使它的功能足以媲美沒有調(diào)試器的IDE。
- Atom ：也是功能強(qiáng)大的編輯器，速度和 VSCode 差不多，略遜于 Sublime Text。
- Vim 和 Emacs ：這倆太復(fù)雜，感興趣的可以學(xué)一學(xué)，我并不是很推薦，違背了怎么簡單怎么來的原則。當(dāng)然學(xué)會了還是很好用的，能體會到用鍵盤操作世界的感覺。
在用了幾年的 Sublime Text 之后我換成了 VSCode，原因嘛，就是 Sublime Text 在一次配置錯誤導(dǎo)致崩潰過后卸不干凈，重裝太麻煩，天天報錯。雖然報錯不影響使用，但是影響心情，所以果斷換了。
而且看 VSCode 的介紹還是蠻不錯的，還有良好的 debug 功能，特別是 debug 的時候能查看變量，在調(diào)試的時候簡直甩開 Sublime Text 一百倍。
第三步：Hello world
為了知道編輯器能否正常使用，我們用一行代碼來進(jìn)行測試：
print('hello mr.mulanfly')
至于其中為什么是hello mr.mulanfly，這當(dāng)然是有深意，有故事，非常
significant 的。其中奧妙只能慢慢品味，不可說透。
第四步：安裝 TensorFlow
TensorFlow 是 google 公司開發(fā)的通用深度學(xué)習(xí)框架，配合Udacity的公開課來學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)效果更佳。安裝方法有幾種，在 github-tensorflow 上可以看到。在這里我們只介紹其中一種安裝方法。
- 安裝方法：用 pip install tf-nightly 或者 pip install tf-nightly-gpu 命令直接安裝，pip 會自動下載需要的 whl 文件。也可以在 github 直接下載 whl 文件，用 pip 安裝。
該方法安裝的 TensorFlow 在使用時可能會導(dǎo)致出現(xiàn)警告：
這只是一個警告（warning），表示我們的 CPU 支持這些命令，但是 TensorFlow 并沒有使用到，所以效率可能會比使用到的情況低。不過這并不是一個錯誤（error），所以我們在并不需要很高效率的情況下可以盡情地?zé)o視它。
當(dāng)然，我們?nèi)绻耆苊膺@個警告，可以采取編譯 TensorFlow 源碼的方式或者其他方式進(jìn)行安裝，詳情見 github-tensorflow 上的 Installation模塊。
第五步：測試 TensorFlow
又到了用 hello world 測試 TensorFlow 是否安裝成功的時候了。我們可以新建一個 python 文件（或者在命令行中使用 python），鍵入以下代碼：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello mr.mulanfly')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
sess.close()
得到輸出：
在我們使用 python3.x 的時候會得到以上輸出，前面的 b 是代表用的 python2.x 的 bytes 數(shù)據(jù)類型，想要消除這個前綴 b 的話可以改成
print(sess.run(hello).decode('UTF-8'))
完成所有步驟就可以開始使用 TensorFlow ，進(jìn)行進(jìn)一步的學(xué)習(xí)了！
