Window10 安装 TensorFlow + CUDA8.0 + cudnn5.1
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安装Anaconda * 并配置安装Python3.5版本，因为TensorFlow在windows中只支持 Python3.5的版本
- 自己因为之前安装VS2017时候已经安装好了Anaconda，这里就不再安装，没安装Anaconda的，可以参考下面的博客：Win10 TensorFlow（gpu）安装详解
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安装显卡驱动： * NVIDIA Driver Downloads
- 选择默认精简安装即可. Installs all CUDA components and overwrites current Display Driver.
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安装CUDA： * 下载：CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017
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选择CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017，选择自己系统win10，选择本地安装。接着我们下载以下两个文件，
基础安装包 Base Installer 1.3GB和补丁包 Patch 2 (Released Jun 26, 2017)。下载好后，只需要双击运行安装第一个1.3GB的cuda_8.0.61_win10.exe ，都默认安装就行。
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验证CUDA 8.0 是否 安装成功
- 打开cmd 输入：
nvcc -V，若如下所示，则说明安装成功。
- 打开cmd 输入：
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安装cuDNN： * Tutorial
将以上文件都下载好，解压后，分别将三个文件放到cuda的相应安装目录下：
C:\cuda\bin\cudnn64_5.dll —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
C:\cuda\include\cudnn.h —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
C:\cuda\lib\x64\cudnn.lib —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
并将 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\cudnn64_5.dll 配置到PATH环境变量中
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安装 TensorFlow * 原生 pip 安装
如果没有安装Python3.5 ，需要将其先安装上。TensorFlow 在 Windows 上目前只支持Python 3.5.x。 注意 Python 3.5.x 使用 pip3，我们用 pip3 来安装 TensorFlow。
* 安装**只支持 CPU** 的 TensorFlow，在 terminal 中输入如下命令: C:\> pip3 install --upgrade tensorflow
- 安装支持 GPU 的 TensorFlow，使用如下命令：
C:\> pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
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Anaconda 安装 ( 简单方便，自己推荐！)
（Anaconda 安装是社区支持，而非官方支持）
* 按说明下载并安装 Anaconda：
* [Win10 TensorFlow（gpu）安装详解]() 或者 [Anaconda download site](https://www.continuum.io/downloads)
* 配置Anaconda环境变量于`PATH`中： 
* 建立一个 命名为`tensorflowde` 的conda 环境，指定Python版本是3.5 。通过打开系统命令行，`Win+X+A` ，然后再控制台输入： conda create -n tensorflow python=3.5
* 查看当前环境 conda info -e
可以看到，我们当前所在的是默认的root环境。
- 激活 anaconda 环境：
activate tensorflow
(tensorflow)C:\> # 你的提示符应该发生变化
可以看到，我们已经激活tensorflow环境
* 然后在tensorflow 这个 conda 环境中安装只支持 CPU 的 TensorFlow（写在一行）： (tensorflow)C:\> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
- 安装支持 GPU 的 TensorFlow（写在一行）：
(tensorflow)C:\> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
补充知识 conda基本命令 （具体细节可参考印象笔记）
* conda基本命令：
* `conda --version` 查看当前Anaconda版本
* `conda info -e` 查看当前环境版本
* `conda create -n python27 python=2.7` 创建一个python2.7版本的开发环境
* `activate python27` 切换到 python2.7的版本分支（环境）
* `deactivate` 切换回 root分支（环境）
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* `conda remove -n python27 --all` 删除一个分支（环境）
* `conda create -n clonedpython27 --clone python27` 克隆python27这个分支，并将新分支命名为clonedpython27-
验证安装结果
- 安装完TensorFlow以后，我们继续在当前terminal中启动python。
python
- 在 Python 交互式环境中输入
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
- 如果系统输出如下，则安装成功：
Hello, TensorFlow!
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在PyCharm中配置TensorFlow环境
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要在pycharm下使用tensorflow，要设置好pycharm下解释器interpreter的路径
File --> Setting --> Project --> Project Interpreter，这里也就是tensorflow的路径，如下图所示：
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在PyCharm中测试该代码
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>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
运行后会提示警告，但这个警告并没有影响
W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
我们可以通过在上面代码之前，添加两条语句，忽略掉警告
import os ##加上这两句，可以不显示警告
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'