-
更新于18年4月末，此时tensorflow版本已更新到1.7.0,此版本已支持python3.x
tensorflow 开始的第一步就是安装，由于其支持gpu，所以分为gpu版和cpu版。cpu版非常简单：
pip install tensorflow
,之后pip会自动解决依赖关系，一步成功。安装GPU版需要注意一些问题，遵循以下步骤即可：
1.1 安装tensorflow-gpu版
在cmd模式下输入： pip install tensorflow-gpu
1.2 安装CUDA
CUDA是NVIDIA推出的运算平台，tensorflow-gpu版运行必须需要该环境，目前支持9.0（似乎9.1也支持），下载地址：CUDA 9.0下载链接
下载后和安装软件一样安装就好，过程比较简单。安装完成后把该路径加到系统环境变量：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
1.3 安装cuDNN
CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，tensorflow运行也需要，目前版本7.x，**但是TensorFlow 1.7 只支持7.0 版，这个很重要。**下载地址：cudnn下载地址，下载后是一个压缩包，解压后复制到CUDA的目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
直接把解压后的所有文件复制过去合并就可以：
将以上所有步骤完成后，建议重启，因为系统环境变量有时候需要重启才能生效。重启后，进入ipython，
import tensorflow as tf
tf.__version__
会显示： ‘1.7.0’
如果不报错，就安装成功了；报错为：xxx.dll 无法找到的话，都是cuda没有添加到系统环境变量和cudnn没有复制到cuda中造成的。
以上的基础是电脑上已经安装好python3.6 如果python环境还没安装，请移步：python学习笔记2.1-运行环境、编辑器、库的安装