背景信息：
我使用Anaconda Python发行版以避免电脑存在多个Python版本，执行了以下安装命令：

C:> conda create -n tensorflow python=3.6
C:> activate tensorflow
(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

运行测试代码时出现如下信息：

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
2018-01-23 02:44:09.201798: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello, TensorFlow!'

问题1：这是否意味着我的i7-6500U（2.59GHz）CPU不支持TensorFlow？ #

别担心，这完全不代表你的CPU不支持TensorFlow！这条提示只是个性能优化提醒：你的i7-6500U确实支持AVX/AVX2这些高级CPU指令集，但你安装的预编译TensorFlow包没有针对这些指令集做优化。

TensorFlow依然可以正常运行，只是没办法利用这些指令集来提升运算速度。如果你追求更高的性能，可以尝试从源码编译TensorFlow并开启这些指令集优化；如果只是日常开发或测试，完全可以忽略这条提示。

问题2：输出中的b'前缀是环境正常输出还是错误？ #

这是完全正常的输出，不是错误！在Python 3中，b'...'是字节字符串（bytes类型）的表示格式，TensorFlow返回字符串类型的张量结果时，默认会以字节字符串的形式输出。

如果你想得到普通的字符串格式，可以对结果进行解码：

print(sess.run(hello).decode('utf-8'))

这样就能输出不带b前缀的Hello, TensorFlow!了。

问题3：我发现CMD中的Python及Spyder程序里都看不到TensorFlow库，是否需要用pip再安装一份？还是TensorFlow需要激活对应环境才能调用？ #

完全不需要重复安装！这是Anaconda虚拟环境的特性导致的：你是在tensorflow这个虚拟环境中安装的TensorFlow，但你当前打开的CMD和Spyder是在默认的base环境（或者其他非tensorflow环境）中运行的，自然看不到这个环境里的库。

解决方法很简单：

• 在CMD中，先执行activate tensorflow（Windows系统）激活虚拟环境，之后再启动Python或Spyder，就能正常导入TensorFlow了；
• 如果使用Anaconda Navigator启动Spyder，记得在启动前选择tensorflow环境，而不是默认的base环境。

另外补充一下：你看到的指南里推荐用pip install而非conda install安装TensorFlow是完全正确的——conda的TensorFlow包更新通常比官方pip包慢，用pip安装能获取到最新版本的TensorFlow。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Antares2018