Mac下Anaconda通过清华镜像安装TensorFlow2.
Anaconda是一个程序包管理器，一个环境管理器，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。关于Anaconda更详细的入门介绍,可细看Anaconda入门使用指南
1.安装Anaconda
从官网下载(Mac版)最新版本的安装包
下载的文件格式为 .pkg
2.建立一个TensorFlow的运行环境
设置国内镜像
如果需要安装许多第三方库，你会发现conda下载速度很慢,因为Anaconda.org服务器在国外。所幸的是，清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，我们将其加入conda的配置即可，这里有两种添加方式，均可。
- 终端命令添加
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
- Anaconda直接添加
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此处已添加完成
点击Add并输入 url 即可。
安装TensorFlow
打开终端，创建一个包含TensorFlow的新conda环境并激活它
$ conda create -n tensorflow
$ source activate tensorflow
$ conda install tensorflow
如果你想用 GPU 驱动的版本，就把 tensorflow 替换为 tensorflow-gpu。
3.简单测试是否安装成功
还是在终端输入python
#这是假的，or TF1.0
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
如果系统输出以下内容，你可以开始写 TensorFlow 程序了 ！
见官方文档
Hello, TensorFlow!
但是我居然失败了？？？
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'
我脸上都是问号？！
我安装的是假的TF ？
这个测试还是在官方文档上找到的？！
然后查询了万能的百度
发现
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大意为：
TF2.0没有
session，应用tf.compat.v1.Session()来代替tf.Session()
而github上没有更新
那好吧，那就按照stack overflow上说的吧
Tensorflow 2.0 - AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))
#b'Hello, TensorFlow!'
输出如注释那就对了！
呼，忙活了大半天了，终于结束了！
开启我的TensorFlow之旅。
不对，好像还少了一步？！
4.Spyder下配置TensorFlow
打开我最爱的Spyder，Spyder 是Anaconda自带的集成开发环境（IDE），可以在Spyder中进行tensorflow的开发。
然后在IPython Consloe中输入
import tensorflow as tf
又双发现报错
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'
原因是根目录下的Spyder找不到安装在tensorflow环境的Tensorflow模块，解决办法如下： 激活tensorflow环境，确定当前的工作环境为tensorflow安装所在的环境，安装Spyder。
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如图确保环境为tensorflow，并点击Spyder下的“Install”按钮，等待安装完成即可。此图已安装好。
然后点击“Launch”按钮，打开Spyder，重新测试，在IPython Consloe中输入
import tensorflow as tf
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ok，没问题了！
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))
用这个再来一遍
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如图
配置成功！
VICTORY！
我的TensorFlow之旅正式开启！
