大多教程都是重新虚拟出一个环境，原有环境就可以支持为什么还要重建一个新的环境，如果以后遇到坑了更新解释。

在原有基础上安装tensorflow

• 用管理员权限打开Anacoda Prompt

• 安装tensorflow(不加标注默认cpu，ls的python版本3.6，实测可行)

pip install tensorflow

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• 测试同下一章的例程测试

import tensorflow

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出现以下警告： 

FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from ‘float’ to ‘np.floating’ is dep 

解决办法： 

对numpy降级，ls降到了numpy1.13.1            

要先卸载原先的版本，之后再安装相应的版本，最好使用管理员权限

sudo pip uninstall numpy  卸载

sudo pip install numpy==1.13.1   安装对应的版本

重新虚拟出一个环境安装tensorflow

安装

• 用管理员权限打开Anacoda Prompt
• 虚拟出一个环境，这里将虚拟环境命名为tensorflow，其他也行

conda create -n tensorflow python=3.5

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• 进入（激活虚出来的环境）

activate tensorflow

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• 安装tensorflow 

pip install tensorflow

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• 退出环境

deactivate

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测试

import tensorflow as tfa=tf.constant([1.0,2.0],name="a") b=tf.constant([1.0,2.0],name="b") result=a+b sess=tf.Session() sess.run(result)

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[output]:array([2., 4.], dtype=float32)

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其中有这样一句警告：

2018-03-13 16:12:14.514866: I C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:140] 

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

大致的原因就是说：tensorflow觉得你电脑cpu还行，支持AVX（Advanced Vector Extensions），运算速度还可以提升，所以可以开启更好更快的模式，但是你现在用的模式相对来说可能不是那么快，所以这个其实并不是存在错误，所以如果不嫌当前的模式慢就忽略掉这个警告就好了。 

 

解决方法： 

import os 

os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘2’