前言
- TensorFlow是谷歌研發的第二代人工智能學習系統，Tensor（張量）意味着N維數組，Flow（流）意味着基於數據流圖的計算，TensorFlow爲張量從流圖的一端流動到另一端計算過程。
- 其可被用於語音識別或圖像識別等多項機器深度學習領域。
- 其次TensorFlow將完全開源，任何人都可以用，方便了我們在深度機器學習方面發展。
- 相信很多人都有使用過caffe,但是相比於TensorFlow，它可以在Windows上搭建環境和很好的兼容系統，在這個情況下，我就爲初學者寫了這篇文章，如有問題歡迎評論。
注意寫在前
- 本文是基於Windows10的gpu版的搭建方法，其它系統請做相應更改。
- 本文是搭建gpu版本的，如果不想使用gpu可以省去cuda和cudnn的配置。直接使用pip install –upgrade tensorflow即可。
- python是通過anaconda安裝的，TensorFlow在Windows系統只支持python3.5版本。以4.2.0（此版本默認安裝使用python3.5的環境）版本爲例講解。
步驟
此處兩個都打鉤，第一個表示把anaconda加入系統環境變量，不打鉤就要自己配置了。第二個是把Anaconda下的Python3.5設置爲默認版本，如果不勾選要手動去添加設置了。點擊Install等待安裝完成。
在Version欄選擇你自己操作系統的版本，Installer Type是安裝的類型，選擇完全下載在本地安裝，前一個是部分下載，在安裝過程在下載其它的包。建議完全下載安裝。點擊Download下載。完成後進行安裝。
注意目前cuda8.0只有Windows10版本的，其它版本暫時沒有發佈，所以Windows7和8只有下載cuda7.0或者cuda7.5版本的，7.5下載地址。
- cudnn下載配置；
由於要登錄才能下載，先註冊一個賬號，然後選擇對應Windows版本進行下載，我是Windows10，所以選擇cuDNN v5.1 Library for Windows 10（for cuda8.0）下載。下載完成後解壓文件得到如圖:
把這三個文件夾裏的文件分別放入安裝好的cuda的C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0路徑下的對應文件夾裏面，注意把lib裏面x64裏的文件複製過去，不要把文件夾複製過去，一個一個文件打開對應複製過去。
- 搭建TensorFlow：
在安裝好的anaconda中打開Anaconda Prompt,輸入pip -V查看pip版本如圖4-2，低於9.0則需要輸入python -m pip install -U pip更新：
接着輸入pip install –upgrade tensorflow-gpu進行gpu的TensorFlow安裝。
由於已經安裝過，我就不貼後面結果了，等待安裝完成。然後可以測試是否安裝成功，輸入python回車後再輸入import tensorflow as tf回車，出現下圖則說明安裝成功。
- pycharm下載安裝（非必須）：
PyCharm是一種Python IDE，帶有一整套可以幫助用戶在使用Python語言開發時提高其效率的工具，我們可以在上面方便的編程與運行。安裝完成後需要註冊碼，安裝完成後需要註冊碼，server選項裏邊輸入 http://elporfirio.com:1017/。（可查），首次建立工程的時候需要選擇解釋器，在Interpreter項選擇安裝的anaconda的安裝路徑下的python.exe就OK了。
- 其它
推薦大家使用清華源鏡像，這樣以後使用起來比較方便，也避免了一些下載速度安裝出錯的各種問題。在命令提示符裏輸入：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes即可添加 Anaconda Python 免費倉庫。
運行conda install numpy就可以看到差別。
注：本文爲原創，轉載請註明原文。
