系統：Windows10
Python：Anaconda3-5.0.0-Windows-x86_64
主要步驟：
1、環境配置
打開Anaconda Prompt，輸入清華倉庫鏡像，這樣更新會快一些。
同樣在 Anaconda Prompt 中利用Anaconda創建一個Python3.5的環境，環境名稱爲tensorflow。
注意：tf現在已支持在win上安裝py3.6版本。詳見官網：https://www.tensorflow.org/install/
（3.5環境不是必須的了）
cmd輸入下面命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda create -n tensorflow python=3.5
運行開始菜單 ->Anaconda3—>Anaconda Navigator，點擊左側的Environments，可以看到tensorflow的環境已經創建好了。
在Anaconda Prompt中啓動tensorflow環境，輸入：activate tensorflow
當不使用tensorflow時，關閉tensorflow環境，命令爲：deactivate
2、安裝CUDA9.0版本的驅動（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）
目前2018.05.11，官網（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）上最新的驅動是CUDA9.1版本，但是本人安裝了之後發現TensorFlow無法使用CUDA9.1版本。
不過如果有資源可以使用別人自己改的Tensorflow。
根據自己的環境選擇對應的版本,exe分爲網絡版和本地版，網絡版安裝包比較小，執行安裝的時候再去下載需要的包；本地版安裝包是直接下載完整安裝包。這裏建議下載本地版
3、下載TensorFlow庫
在終端輸入：pip install tensorflow-gpu（Python必須是3.5以上）
升級pip到最新版，防止稍後的安裝時，出現錯誤，輸入指令：python -m pip install --upgrade pip
安裝tensorflow及相應依賴包，輸入指令：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
tensorflow的安裝完成。
安裝好TensorFlow後，因爲需要GPU加速，還需要安裝cuda和cuDnn(專門爲deep learning準備的加速庫)。
4、下載cuDnn庫
下載這個安裝包需要註冊並且填一堆問卷，下載好之後相關包不用安裝，直接拷到cuda路徑對應的文件夾下面即可。
5、關鍵坑（運行TensorFlow）
當我安裝完成準備運行時，出來各種錯。TensorFlow 是一個編程系統, 使用圖來表示計算任務，這個時候你運行Python然後import tensorflow as tf是不會報錯的，但是當你要執行tf.Session()的時候可能就有問題了。這個時候將會調用cuda，我在這裏遇到的問題是各種lib、dll加載不了。
原因是cuda安裝完成後默認的環境變量配置不對，CUDA_PATH是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0，但是這樣不能直接訪問到bin和lib\x64下的程序包，在path中這兩個路徑即可。
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