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一、显卡驱动版本和CUDA版本的确认和安装与更新
TensorFlow安装时需要cuda+对应的显卡驱动。这里给出英伟达官方的cuda和驱动的对应：
然后在这里可下载最新的显卡驱动（英伟达公版的驱动，程序员友好型）
关于具体步骤请参考我的上一篇文章《如何查看电脑是否支持CUDA及支持的CUDA版本》
二、配置python环境
(E:\programfile\Anaconda3) C:\Users\TP>pip3 install six numpy wheel
Requirement already satisfied: six in e:\programfile\anaconda3\lib\site-packages (1.11.0)
Requirement already satisfied: numpy in e:\programfile\anaconda3\lib\site-packages (1.16.0)
Requirement already satisfied: wheel in e:\programfile\anaconda3\lib\site-packages (0.29.0)
(E:\programfile\Anaconda3) C:\Users\TP>pip3 install keras_applications==1.0.6 --no-deps
Collecting keras_applications==1.0.6
Using cached Keras_Applications-1.0.6-py2.py3-none-any.whl (44 kB)
Installing collected packages: keras-applications
Attempting uninstall: keras-applications
Found existing installation: Keras-Applications 1.0.2
Uninstalling Keras-Applications-1.0.2:
Successfully uninstalled Keras-Applications-1.0.2
Successfully installed keras-applications-1.0.6
(E:\programfile\Anaconda3) C:\Users\TP>pip3 install keras_preprocessing==1.0.5 --no-deps
Collecting keras_preprocessing==1.0.5
Using cached Keras_Preprocessing-1.0.5-py2.py3-none-any.whl (30 kB)
Installing collected packages: keras-preprocessing
Attempting uninstall: keras-preprocessing
Found existing installation: Keras-Preprocessing 1.0.1
Uninstalling Keras-Preprocessing-1.0.1:
Successfully uninstalled Keras-Preprocessing-1.0.1
Successfully installed keras-preprocessing-1.0.5
(E:\programfile\Anaconda3) C:\Users\TP>
三、在 Windows 上安装 Bazel
参考：https://blog.csdn.net/darkrabbit/article/details/81262524
前提
-
至少为 64 位 Windows 7 ，或者至少同等于它的 Windows Server 版本
这些公共的 DLLs 是 Bazel 所需要的。你可能已经安装了它们。
从我们的 GitHub releases 页面下载 Windows 版本的 Bazel 。在页面中找到 bazel-<version>-windows-x86_64.exe ，例如：
bazel-0.13.0-windows-x86_64.exe
提示： 为了方便起见，将下载的二进制文件重命名为 bazel.exe ，并将其移动到你的 %PATH% 目录中，或者将它所在目录的路径添加进 %PATH% 。这样你就可以在任何目录中输入 bazel 来运行 Bazel 而不需要输入完整的路径。
注意： Bazel 包含一个嵌入式的 JDK ，所以你不需要单独安装它。如果你想要下载一个不包含 JDK 的 Bazel 。在 release 页面中找到 bazel-<version>-without-jdk-windows-x86_64.exe 。要使用它，你必须单独安装一个 JDK 8 （旧版本与新版本均不受支持），并设置 %JAVA_HOME% 的环境变量，例如：
set JAVA_HOME=c:\Program Files\Java\jdk1.8.0_171
要注意，不要使用引号（”）将路径包住（就像你在 Unixes 上那样）。
你也可以使用如下方式获取 Bazel ：
你可以使用 Chocolatey package manager 来安装 Bazel：
choco install bazel
这条命令会安装可用且最新版本的 Bazel 与依赖包，例如 MSYS2 shell 。但并不会安装 Visual C++ 。
更多关于 Chocolatey 的信息，见 Chocolatey installation and package maintenance guide 。
从https://github.com/bazelbuild/bazel/releases下载，下载0.230版本，下载完毕后，配置环境变量，就可以使用了，如下：
四、安装windows上的linux环境
1.在windows上安装配置msys2，并将目录D:\msys64\usr\bin添加到环境变量中。
安装参考：https://blog.csdn.net/hustlei/article/details/86687588
MSYS2 [1] 是MSYS的一个升级版,准确的说是集成了pacman和Mingw-w64的Cygwin升级版, 提供了bash shell等linux环境、版本控制软件（git/hg）和MinGW-w64 工具链。与MSYS最大的区别是移植了 Arch Linux的软件包管理系统 Pacman(其实是与Cygwin的区别)。
2、安装相关工具
pacman.exe -S git patch unzip
五、下载tensorflow源码
https://github.com/tensorflow/tensorflow
E:\vmware\window_tensorflow_progect>git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
Cloning into 'tensorflow'...
remote: Enumerating objects: 217, done.
remote: Counting objects: 100% (217/217), done.
remote: Compressing objects: 100% (169/169), done.
remote: Total 878186 (delta 98), reused 157 (delta 48), pack-reused 877969R
Receiving objects: 100% (878186/878186), 510.77 MiB | 89.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (712464/712464), done.
Checking out files: 100% (21487/21487), done.
E:\vmware\window_tensorflow_progect>cd tensorflow
E:\vmware\window_tensorflow_progect\tensorflow>git checkout r2.0
Checking out files: 100% (15123/15123), done.
Switched to a new branch 'r2.0'
Branch 'r2.0' set up to track remote branch 'r2.0' from 'origin'.
E:\vmware\window_tensorflow_progect\tensorflow>ls
ACKNOWLEDGMENTS CODEOWNERS ISSUE_TEMPLATE.md SECURITY.md configure.cmd third_party
ADOPTERS.md CODE_OF_CONDUCT.md LICENSE WORKSPACE configure.py tools
AUTHORS CONTRIBUTING.md README.md arm_compiler.BUILD models.BUILD
BUILD ISSUES.md RELEASE.md configure tensorflow
E:\vmware\window_tensorflow_progect\tensorflow>python ./configure.py
Cannot find bazel. Please install bazel.
E:\vmware\window_tensorflow_progect\tensorflow>python ./configure.py
You have bazel 3.0.0 installed.
Please downgrade your bazel installation to version 0.26.1 or lower to build TensorFlow! To downgrade: download the installer for the old version (from https://github.com/bazelbuild/bazel/releases) then run the installer.
E:\vmware\window_tensorflow_progect\tensorflow>
六、更新与tensorflow合适的bazel版本
从如上>python ./configure.py的执行log中可以知道bazel版本不符合，需要安装合适的版本。
打开页面“https://github.com/bazelbuild/bazel/releases”，点击页面最下方的“Next”按钮，找到要下载的版本，如下：
点击如上红色“Assets”,展开如下，找到对应的window版本即可。
直接点击下载会由于资源的问题，有时候后下载特别慢或者下载失败。
因为已经安装了MSYS2，我们可以使用linux 命令进行下载。
E:\vmware\window_tensorflow_progect>wget -c https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.26.1/bazel-0.26.1-windows-x86_64.exe
-C 允许断点下载，即再下载失败后，再次下载可以接着下载，而不是从新下载。
转载：https://blog.csdn.net/qq_32095699/article/details/80855402
继续编译tensorflow源码
参考链接：
1、https://blog.csdn.net/zzpong/article/details/80282814
2、https://blog.csdn.net/u013165921/article/details/77891913
总结一下方法：
1.安装vs2015
光驱地址：https://blog.csdn.net/guxiaonuan/article/details/73775519?locationNum=2&fps=1
先安装光驱，再装vs2015
2.下载cuda8.0
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
3.安装cuda8.0
选择项自定义安装CUDA，并记下你所释放安装程序的路径
之后按照默认路径安装即可。
不要选 Visual Stdio Integration!!
4、VS integration
把文件夹：
D:\SOFTWARE\CUDA_setup**CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtension下的所有文件拷贝到C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\v140\BuildCustomizations下（黑色字体为安装程序的路径**）
再将“**D:\SOFTWARE\CUDA_setup**CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration”下的CudaProjectVsWizards文件夹整体拷贝到“C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\Common7\IDE\Extensions”（VS安装路径下找）下即可，
打开：C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\Common7\IDE
管理员运行cmd:
就可以将CUDA 移入vs:
最后的最后，还可以把“**D:\SOFTWARE\CUDA_setup**CUDAVisualStudioIntegration”下的NVIDIA_Nsight_Visual_Studio_Edition_Win64_5.2.0.16321安装一下，它是CUDA给VS2015提供的一个调试插件。
安装成功
相关参考：https://blog.csdn.net/qq_32095699/article/details/80855402