1. 下載安裝Anaconda
簡單說就是下載 64位 python 3.5 版本的Anaconda
https://www.continuum.io/downloads#windows
安裝情況：新機，未裝python。
注意
a. Windows只支持64位 python 3.5
https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/os_setup#pip_installation_on_windows
b. 如果import tensorflow as tf 時有errorNo module named "_pywrap_tensorflow" 或者DLL load failed, checkMSVCP140.DLLis in%PATH%。解決方法：install theVisual C++ 2015 redistributable(x64 version). 不過我沒遇到這個情況。
c. Anaconda虛擬環境內外只能存在一個tensorflow，所以多出來的要刪除。因為Anaconda searches system site-packages from.localwith higher priority.
2. 進入Anaconda 菜單欄下的“Anaconda Prompt”
2.1 更新pip
輸入命令 python -m pip install --upgrade pip
2.2 安裝Tensorflow
按照不同需求輸入相應的 命令， 記得刪去 "C:\>"
CPU-only version
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl --ignore-installed
非GPU版在這里就可以結束了。在Anaconda Prompt輸入python 后就能 導入tensorflow 包了。
我們著重講講GPU版！
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl --ignore-installed
安裝完后可以看到下面幾個包
Installing collected packages: appdirs, six, pyparsing, packaging, setuptools, protobuf, numpy, wheel, tensorflow-gpu
安裝成功后查看版本
python -c "import tensorflow; print(tensorflow.__version__)"
然后你會發現我們找到不到各種lib，不急，因為我們還沒裝呢。
（https://github.com/ContinuumIO/anaconda-issues/issues/542）!!!
安裝cuDNN和CUDA Toolkit
(win + R 后輸入dxdiag可以看自己的顯卡配置，用來選對應的英偉達開發包驅動。)
1. 下載 cuDNN:
NVIDIA CUDA? Deep Neural Network library (cuDNN) 大概54mb
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
下載文件不穩定，多試幾次（我下了三次）
這是個壓縮文件包，解壓縮后是三個文件夾，各有一個文件在里面。
2. 下載CUDA Toolkit 8.0: （我是下的8.0）
文件大小約1.2 G，下載文件不穩定，花了很久時間，重復用net 安裝版
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
(C:\Users\xxxx\AppData\Local\Temp\CUDA 這個臨時文件夾不用多慮，安裝完了它會自動刪除) 另外你要是裝了360 就要不斷“允許該進程所有操作 ”
理論上這個步驟會自動把路徑安裝到你的windows path里。
3. 把cuDNN的文件復制到CUDAToolkit 安裝目錄
應該在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0? （根據你的選擇可能會有所不同）
總之你可以在那個目錄下找到一堆文件夾，其中包括了那三個解壓縮后的三個文件。
把那三個文件放到相同文件名的文件夾中。
萬事俱備只欠重啟！
重啟電腦后，再次進入Anaconda Prompt
輸入python進入
import tensorflow
看到幾個 successfully opened
恭喜你GPU版安裝完畢！
注意: 如果導入tensorflow時依然報錯，請到path環境變量下確認路徑
To use cuDNN with TensorFlow, the filecudnn64_5.dll must be in your%PATH%environment variable.
一些其他的特殊情況：
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/5968
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
寫完發現了兩篇也不錯的指導
http://www.itdadao.com/articles/c15a832274p0.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24369784?refer=wjdml
