1.1第一个TensorFlow代码
1. 打开JupyterLab
本书使用JupyterLab作为TensorFlow的开发环境。首先我们新建一个文件夹，例如D:\python-workspace，作为JupyterLab的工作目录。下面我们启动JupyterLab，命令如下：
C:\>jupyter-lab --notebook-dir=D:\python-workspace
此时浏览器会自动弹出，打开JupyterLab页面，并且工作目录为D:\python-workspace。下面我们就可以使用JupyterLab进行开发工作了。如果读者需要更换JupyterLab的工作目录，只需要修改--notebook-dir参数即可。
2. 编写执行代码
点击菜单File à New à Notebook，即可新建一个Notebook文件。下面在Notebook中编辑并执行第一个TensorFlow代码，如下：
当你看见程序输入了TensorFlow版本号，打印出“Hello”等字样时，便完成了第一个TensorFlow代码的编写和执行。
1.1.1 安装方式2：从Anaconda开始
Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等多个科学包及其依赖项。使用Anaconda搭建开发环境相对简单，本书也介绍下。****
1.1.1.1 安装Anaconda
进入Anaconda官网：www.anaconda.com/products/in… 操作系统的安装文件。
下载好安装文件后，双击安装，默认选项即可。安装好后，在Windows菜单可以看到anaconda相关的命令图标。打开Anaconda Navigator，可以看到常用的软件，如cmd prompt、JupyterLab等。
打开cmd prompt，先查看下基础环境情况。后续Anaconda的操作，默认命令环境都使用cmd prompt。
# Anaconda环境中python.exe的位置
(base) C:\Users\${username}>where python
C:\Users\jiale\anaconda3\python.exe
# Anaconda环境中pip.exe的位置
(base) C:\Users\${username}>where pip
C:\Users\jiale\anaconda3\Scripts\pip.exe
# 查看Anaconda预置的软件包。可以看到已经预置了很多软件包。
(base) C:\Users\${username}>pip list
