win8（显卡为AMD）无GPU安装深度学习平台TensorFlow教程
O、简单介绍一下没有GPU的机子为什么可以安装TensorFlow？
因为TensorFlow的运行是需要GPU的，但是没有GPU，却有AMD显卡的机子运行需要用到本机的CPU去运算，所以简单入门级
级别的尝试是可以的，简单处理一些数据是OK的，但是用CPU运算的话，运算时间会大打折扣。
一、安装要求介绍
1.（最主要的所有软件版本必须全是64位的，因为TensorFlow没有32位版本的）系统为win8,查看自己电脑上的显卡配置，右击
<这台电脑>，打开<管理>，点击<设备管理器>，在弹出菜单中点击<显示适配器>
即可查看自己的CPU和显卡配置，如下图（下图为在下本机电脑配置）所示。
2.TensorFlow版本为1.0.0（因为本机上安装的Python版本为3.5）
3.Anaconda版本为3.4（对应Python版本为3.5），安装anaconda的主要原因是其为Python的第三方资源包，其中包含了上百种
Python和scala的数据开发和软件包，下载地址为：https://repo.continuum.io/archive/(详细安装教程见下面推荐的安装博客)
二、安装步骤
1.安装anaconda:按照链接下载好相应版本的软件，直接下载安装，但是要注意版本的问题，本人笔记本上安装的Python3.5，所
以对应的版本为anaconda3版本系列都可以。（补充：因为本人之前安装了数据开发的环境，Hadoop2.6、spark1.6、这些计算
引擎的安装都是要对应版本的。）
2.安装过程
详细安装过程推荐博客：https://blog.****.net/u012318074/article/details/77075209
安装完成后可以所有程序中查看所安装的所有内容
3.注意：TensorFlow在Windows下运行只识别Python3.5版本的（anaconda3.4），所以下载TensorFlow前安装Python版本要正确
哦。
4.之后的安装步骤
4.1检测环境
在cmd命令下，输入：conda info --envs ，如查看目前的环境，由于刚安装了anaconda，所以环境一般都是只有root
4.2 重新利用conda，再次安装一遍Python，这是为了了利用Python来安装TensorFlow，之前的Python安装版本为3.5所以
输入内容为：conda create --name tensorflow python=3.5 .2，如下图
4.3**TensorFlow
输入：activate TensorFlow，如图即为**。
4.4确保TensorFlow环境被成功添加，输入：conda info --envs ，即可查看，如下图所示。
4.5按照官网下载TensorFlow
输入命令：pip install tensorflow --ignore-installed --upgradehttps://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_x86_64.whl
会有如下报错：
这是因为和自己在电脑上安装的Python版本有关，上面那个cp35指的是Python3.5版本，之后的win_x68_64指的是安装的Python版本是x86版的64位的Python，要检查自己机子上的Python版本，检查方法如下
4.6检查Python版本
打开cmd，输入如下：cmd 打开Python后输入import pip; print(pip.pep425tags.get_supported())可以获取到pip支持的文件名还
有版本，我这里如下：
通过这里可以发现上面下载的文件名格式是不支持的，修改为：TensorFlow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl即可成功安装。
输入：pip install tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 即可，如下图安装成功
5、测试是否安装成功
5.1打开cmd，**TensorFlow，输入：activate TensorFlow，进入到TensorFlow中
5.2输入python，然后导入TensorFlow，看是否可以运行，可以运行，则安装成功
如果不进行**TensorFlow，报错如下：
安装过程到此就结束了，之后大家就可以进行自己的机器学习的东西的开发了。
推荐一个文笔比较好的博客，大家也可以按照该博客安装TensorFlow。
https://blog.****.net/darlingwood2013/article/details/60322258