TensorFlow 底层的图模型结构清晰，容易改造；支持分布式训练；可视化效果好。如果做长期项目，接触较大数据集的话，TensorFlow很适用，而且谷歌也在不断优化完备它，对于使用深度学习朋友，TensorFlow是一个很好的工具。

一、 安装

TensorFlow谷歌的官网和开源项目都有介绍各个系统的安装和使用（官网：https://www.tensorflow.org/install

git: https://github.com/tensorflow/te ... started/os_setup.md），这里介绍Mac版本的安装方法。

我们利用pip进行安装，如果已经安装Pip就不用安装Pip包，Anaconda里都有集成。不过要注意的是pip version 8.1及以上版本。建议大家安装以下流程都走一遍：

打开终端，

输入：

$sudo easy_install pip

$sudo easy_install --upgrade six

提示输入密码的话是计算机登录密码。

安装TensorFlow

$ pip install tensorflow

如果命令有问题的话，可以根据自己是否需要利用GPU以及Python版本选择下面对应命令执行

# Mac OS X, CPU only, Python 2.7:$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.0-py2-none-any.whl # Mac OS X, GPU enabled, Python 2.7:$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow_gpu-1.0.0-py2-none-any.whl# Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5: $ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.0-py3-none-any.whl # Mac OS X, GPU enabled, Python 3.4 or 3.5:$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow_gpu-1.0.0-py3-none-any.whl

接下来Install TensorFlow:

# Python 2$ sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL # Python 3$ sudo pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL

二、测试

可以通过简单测试是否可以正常使用

进入Python环境，输入一下代码，当出现 Hello,TensorFlow!时表明已经安装成功，可以正常使用了。

$ python...>>> import tensorflow as tf>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')>>> sess = tf.Session()>>> print(sess.run(hello))Hello, TensorFlow!

奈斯，加油加油