目录
- 前言
- 个人环境
- Anaconda安装下载
- 安装
- 测试
- 添加到windows terminal
- TensorFlow环境配置
- 安装
- 测试
- 搭配Visual Studio 2022
- 搭配VS Code
前言
以前发生的一些事情，让我认识到即便配环境这种事情，最好还是把自己的过程存个档= =，这个的安装虽然简单，但是还是留个档好了，供日后备用。
个人环境
Windows11 22H2（版本其实无所谓，Win10步骤是一样的）
Windows Terminal （Version: 1.16.10262.0）
Visual Studio （Visual Studio Community 2022 Preview 17.6.0 Preview 2.0）
Anaconda安装下载
安装
首先这是官方的安装指南，Linux和macOS里面也有的，进入下载链接后选择Windows，这个是个installer，所以存盘无所谓。
打开
Next -> Agree -> Next，注意到选路径这里最好改一下，他以后占的空间会比较大；因为我C盘只剩不到100G了，所以我放在了D盘，根目录新建一个文件夹叫anaconda3，选中，确定，如果你C盘充裕其实建议你直接放默认文件夹，省的以后一些BUG处理麻烦。
默认他应该勾了13两个选项的，这里我把4也勾上，勾2是添加环境变量，不过我们待会会配合windows terminal配置环境，不会直接走shell，所以其实不太需要加环境变量，如果需要的话后面再手动加就行了。
点击Install，开始安装，等一会后安装完成，Next
这两个勾选项其实就是弹两个教程网页，勾不勾都行
测试
这个时候我们应该可以在开始菜单看到Anaconda Navigator和Anaconda Powershell Prompt，前者是图形界面，后者是命令行。我们点击后面那个。
如果是windows11且将默认终端程序选择设置为自动或者windows terminal的，应该会直接打开windows terminal，没打开也无所谓，我们输入conda --version或者conda --v查看版本，成功显示万事大吉。
添加到windows terminal
然后我们在windows terminal里面为anaconda添加一个标签卡，方便以后使用。
首先在开始屏幕上右键Anaconda Powershell Prompt打开目标位置，然后找到Anaconda Powershell Prompt的快捷方式
右键属性（Alt + Enter），先把这个窗口放这，待会要用
回到windows terminal，打开设置（Ctrl + ,），添加一个新的配置
直接从现有配置里选择一个复制
更改名称，我这里改成了Anaconda Prompt (PS)，然后打开刚才那个属性页面，按照图里的，将目标复制到命令行命令，将起始位置复制到开始目录
我们最好还给他换个图标，我觉得Anaconda Navigator的就挺不错的，右键属性（Alt + Enter）
在快捷方式标签下点击更改图标
复制这个路径，粘贴到刚刚的设置页面里
当然你还可以改改背景啥的，这里就不多说了，点击右下角保存，可以看到已经多了一个标签卡了
点击后输入conda --v测试，成功完成
TensorFlow环境配置
安装
然后我们开始配置TensorFlow，如果想配别的环境就当一个参考吧。
首先右键win图标，管理员打开windows terminal，打开刚刚的Prompt
输入conda create -n tensorflow python -y，创建一个环境
conda create -n tensorflow python=3.10 -y
输入命令查询，发现建立成功
conda info --envs
输入命令激活环境（网上好多教程是直接activate的，没有前面的conda，结果我试了半天都激活不了，他也不报错，就在base）
conda activate tensorflow
输入命令使用conda安装TensorFlow，也可以使用pip安装
conda install tensorflow
如果报了这种错误，说明你python版本不对，从报错信息我们可以看到我们的python版本是3.11，但是TensorFlow的最高只有3.10
因此我们需要先执行conda install python=3.10，再conda install tensorflow，等待片刻后安装成功
然后我们使用conda list，就可以找到刚刚安装的TensorFlow包，版本号为2.10.0
测试
然后我们可以测试一下，键入python，随便写一段helloworld
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
print(tf.compat.v1.Session().run(tf.constant('Hello JMC')))
打印成功
搭配Visual Studio 2022
使用VS是个人喜好，后面还有VScode的配置，本节参考链接为微软官方教程。
首先我们安装好python支持。
新建一个python项目，选择添加环境
在现有环境中可以找到刚刚我们配好的TensorFlow，选择
粘贴上我们刚刚的那段代码，点击运行，发现运行成功
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
print(tf.compat.v1.Session().run(tf.constant('Hello JMC')))
搭配VS Code
VS Code的配置也很简单，首先确认是否安装有python相关扩展，在扩展界面（Ctrl Shift X）搜索python，下载这个扩展包，点击下载不一会就下完了
然后我们打开一个.py文件，没有的话新建一个就行
在右下角这里找到这个东西
输入解释器路径
如果不知道自己的环境在哪，可以再使用conda info --envs查询一下，我们选择这个TensorFlow的
在上面的路径中找到python.exe，选择
我们继续运行刚才那段代码
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
print(tf.compat.v1.Session().run(tf.constant('Hello JMC')))
按F5运行，可以看到运行成功了。
当然，实际上也可以直接采用终端与编辑器分离的方法，可以使用VScode或者VS或者pycharm写好代码，直接在终端中直接执行
