TensorFlow的cpu安裝非常簡單，只要輸入命令pip install tensorflow即可。下面介紹的是安裝gpu版本的TensorFlow。
- 安裝cuda
在安裝cudn之前，首先得確定你的顯卡驅動安裝正確，而且要下對應的版本，打開NVIDIA控制面板，點擊幫助，在點擊系統信息，點擊組件，我的版本是cuda9.2，網上很多教程都沒有說到這一塊，所以我在這研究了一天才解決，你得根據你電腦的顯卡下載對應的版本。下載好之後直接點擊安裝默認路徑就行，接着在下載cuddn v7.4。
![在這裏插入圖片描述]()
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cuddn下載後解壓得到如下三個文件夾
三個目錄的文件分別爲
將相應的bin、include、lib分別放於自己的cuda下面的相應目錄中，cuda默認目錄爲C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5，因此將剛纔解壓的文件放在這個目錄下面的bin、include、lib文件夾下。例如將cudnn64_7.dll複製到bin目錄之下：
至此，CUDA安裝完畢。
2. 安裝Anaconda2
我安裝的版本是python2.7版本，如果你的電腦是python3.6的話也可以，這裏有一篇文章，Windows10下python3和python2同時安裝。安裝比較簡單就不在敘述。
3. 安裝TensorFlow-gpu
打開命令提示符，使用命令pip install tensorflow-gpu 進行安裝。這時你會發現 安裝很慢，而且很容易出現安裝出錯，所以我這裏換一種安裝方法。下載tensorflow_gpu-1.8.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl文件，這個安裝包只能用python2.7版本安裝，其他的版本網上有很多下載鏈接就不在提供地址了。
下載好之後將目錄指定到tensorflow_gpu-1.8.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl文件目錄下，記住一定要是英文目錄，不能出現中文字。輸入命令pip install tensorflow_gpu-1.8.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
4. 這時候你可能會出現如下錯誤
這個錯誤是由於futures版本過低的原因，需要重新安裝，但是你會發現想要卸載futures都會出錯，這裏教一個小技巧，找到你python的安裝路徑D:\mysoft\Anaconda2\Lib\site-packages（這是我安裝的路徑），在此路徑下刪除futures文件
然後重新打開命令窗口輸入命令pip install futures==3.1.1
安裝成功後再重複第3步重新安裝TensorFlow。到此安裝結束。
5. 測試TensorFlow是否安裝成功
重新打開命令窗口輸入python命令，再輸入import tensorflow，如果沒報錯就證明安裝成功了。
