1、Tensorflow：Windows10+tensorflow1.4

安装前准备

TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本，采用 pip 安装方式，所以就以 GPU 安装为例，CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。

1. 在 这里 确认你的显卡支持 CUDA。
2. 确保你的 Python 版本是 3.6 64 位及以上。（TensorFlow 从 1.2 开始支持 Python 3.6，之前的官方是不支持的）
3. 确保你有稳定的网络连接。
4. 确保你的 pip 版本 >= 8.1。用 pip -V 查看当前 pip 版本，用 python -m pip install -U pip 升级pip 。

此外，建议安装 Anaconda，因为这个集成了很多科学计算所必需的库，能够避免很多依赖问题;

下面开始：所有资料下载地址：我的百度云盘  链接：http://pan.baidu.com/s/1qY3H9Xq 密码：ssiz

1、安装 CUDA 8.0 ；傻瓜式安装一路next；

测试一下是否安装成功，命令行输入 nvcc -V ，看到版本信息就表示安装成功了。

2、安装cuDNN 6.0；cuDNN 6.0其实就是一个压缩包，解压后放在D盘软件安装目录下，并在环境变量添加变量

3、安装 Anaconda3 5.0，傻瓜式安装一路next；

4、安装TensorFlow

由于Google那帮人已经把 TensorFlow 打成了一个 pip 安装包，所以现在可以用正常安装包的方式安装 TensorFlow 了，就是进入命令行执行下面这一条简单的语句：

# GPU版本

pip install --upgrade tensorflow-gpu

# CPU版本

pip install --upgrade tensorflow

4、测试

用一个简单的矩阵乘法测试一下

>>> import tensorflow as tf
>>> a = tf.random_normal((100,100))
>>> b = tf.random_normal((100,500))
>>> c = tf.matmul(a,b)
>>> sess = tf.InteractiveSession()

>>> sess.run(c)

结果如下：

可以看到已经识别出显卡信息；

好了，下面就可以畅玩TensorFlow了！！！！哈哈哈哈。。。。