摘要：的開發環境有很多，可以在上搭建，也可以使用管理工具搭建，也可以直接在本機中安裝。例如創建開發環境點擊左下角，彈出創建開發環境框，輸入環境名和選擇類型即可。以上內容是我們需要搭建開發環境的全部內容。

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。在這里為了工具包的方便管理，我選擇使用Anaconda搭建。

下載并安裝Anaconda

下載并安裝tensorflow

下載并安裝notebook

Anaconda 是一種Python語言的免費增值開源發行版，用于進行大規模數據處理, 預測分析, 和科學計算, 致力于簡化包的管理和部署。Anaconda使用軟件包管理系統Conda進行包管理。

在 https://www.anaconda.com/down... 網址中下載Anaconda。

conda 是開源包（packages）和虛擬環境（environment）的管理系統。

packages 管理： 可以使用 conda 來安裝、更新 、卸載工具包 ，并且它更關注于數據科學相關的工具包。在安裝 anaconda 時就預先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 這些在數據分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不僅僅管理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語言的集成開發環境 Rstudio。

虛擬環境管理： 在conda中可以建立多個虛擬環境，用于隔離不同項目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的沖突。對糾結于 Python 版本的同學們，我們也可以建立 Python2 和 Python3 兩個環境，來分別運行不同版本的 Python 代碼。

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、卸載工具包，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項目。

Anaconda Navigator：用于管理工具包和環境的圖形用戶界面，眾多管理命令也可以在 Navigator 中手工實現

Jupyter notebook ：基于web的交互式計算環境，可以編輯易于人們閱讀的文檔，用于展示數據分析的過程

qtconsole ：一個可執行 IPython 的仿終端圖形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接顯示代碼生成的圖形，實現多行代碼輸入執行，以及內置許多有用的功能和函數

spyder ：一個使用Python語言、跨平臺的、科學運算集成開發環境

打開Anaconda安裝包安裝，一直點繼續，直到安裝完成。

Anaconda安裝后，可以從菜單中看到它包含幾個應用程序，其中Anaconda Navigator是這幾個程序的導航入口。
Anaconda Navigator是Anaconda發行包中包含的桌面圖形界面，可以用來方便地啟動應用、方便的管理conda包、環境和頻道，不需要使用命令行的命令。Navigator可以從Anaconda Cloud或本地Anaconda倉庫中搜索包。提供了Windwos、maxOS和Linux版本。Anaconda Navigator主界面如下：

在左邊菜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中創建一個開發環境，然后下載所需要的包即可。例如：

創建開發環境

點擊左下角create，彈出創建開發環境框，輸入環境名和選擇python類型即可。

下載tensorflow包

搜索tensorflow包，勾選要下載的包，然后點擊右下角Apply即可。

Home是你搭建完開發環境后的工作臺，在這里可以點擊notebook來編寫程序。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，可以點擊應用的Install即可安裝。如果已安裝，點擊Launch即可運行。

在這里我們點擊運行Jupyter notebook來編寫我們的tensorflow程序。

Jupyter notebook 是一種 Web 文檔。寫過項目的都知道，我們在編譯器寫代碼，然后又去打開word或者其他的文本編輯工具去寫開發文檔，而且調試也不是非常的方便，是不是感覺特麻煩。 Jupyte的出現就解決我們的各種麻煩，能夠讓我們把文本，圖像和代碼全部組合在一個文檔中，而且，調試也特別的方便，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。搭建完成后，你就可以編寫tensorflow的相關程序啦。