1、安裝 Anaconda
下載地址：https://www.continuum.io/downloads
1）筆者當(dāng)時(shí)用的是 64-Bit 以及 Python 3.5（Windows10環(huán)境下 tensorflow 目前暫時(shí)只支持 Py3.5），下載完成后安裝
2）安裝完畢，打開(kāi) Anaconda Prompt，輸入清華倉(cāng)庫(kù)鏡像，下載更新安裝包速度快到飛起
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
（建議輸入twice，以便將此鏡像地址置于 top position）
conda config --set show_channel_urls yes
2、安裝 TensorFlow
1）繼續(xù)在 Anaconda Prompt 中輸入：conda create -n tensorflow python=3.5，創(chuàng)建 python 3.5 環(huán)境
2）安裝完成后輸入：activate tensorflow，激活 tensorflow
使用CPU版本的小伙伴，請(qǐng)輸入：
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
使用GPU版本的小伙伴，請(qǐng)輸入：
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
【 一次可能不會(huì) successful，需要多次嘗試，在此附上官方 package 地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ，實(shí)在不行的話可以去上面找到合適的版本下載，個(gè)人推薦使用迅雷等下載工具，速度會(huì)快些 】
CUDA 和 cudnn 的下載安裝請(qǐng)參考： http://www.lxweimin.com/p/c245d46d43f0，以及http://blog.csdn.net/diaoling1990/article/details/65657561，內(nèi)容很詳細(xì)，大家可相互參考著來(lái)看。
? ? ?? 在這里要多說(shuō)幾句，版本真的很重要（目前的最新版本為：tensorflow-gpu 1.3.0 ; CUDA 8.0.61 ; cudnn 6.0），tensorflow-gpu 0.12.0 和 CUDA 8.0.44 或 （8.0.61）、cudnn 5.1 搭配一般不易出錯(cuò)，其他它的就不一定了，其他 versions 出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)一般都是由于這三者版本之間不兼容的問(wèn)題，但是跑有些數(shù)據(jù)卻又對(duì) tensorflow 的最低版本有一定的要求，不然會(huì)報(bào)錯(cuò)，個(gè)人認(rèn)為還是 upgrade 到 1.1.0 版會(huì)比較保險(xiǎn)些。按照官網(wǎng)的說(shuō)法是這樣的：TensorFlow supports cudnn v5.1 for GPU acceleration & cuDNN v6 if on TF v1.3，其實(shí)也是有些自相矛盾的，希望 NVIDIA 方面今后能有所改進(jìn)，以免讓大家多走彎路。再來(lái)就是環(huán)境變量的設(shè)置問(wèn)題，CUDA 的一些路徑要添加到 path 環(huán)境變量中，主要是以下三個(gè)，否則的話會(huì)各種報(bào)錯(cuò)。
c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
c:\Programe Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\ CUPTI\libx64
3、tensorflow 測(cè)試
>>>import tensorflow as tf
>>>sess = tf.InteractiveSession()
>>>x = tf.Variable([1.0, 2.0])
>>>a = tf.constant([3.0, 3.0])
>>>x.initializer.run()
>>>sub = tf.sub(x, a)
>>>sub.eval()
>>>[-2. -1.] ? ?
# 當(dāng)然，最簡(jiǎn)單的辦法還是 >>>import tensorflow，不報(bào)錯(cuò)就大功告成啦
4、tensorboard
tensorflow 自帶可視化工具 tensorboard，可幫助更加方便的理解、調(diào)試與優(yōu)化 tensorflow 程序
如果是使用 pip 安裝 tensorflow，在 tensorflow 終端輸入：tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs（自己的工程路徑）
將 http://222.24.85.23:6006 在瀏覽器中打開(kāi)（最好選擇 Google Chrome 瀏覽器，其它瀏覽器可能會(huì)報(bào)錯(cuò)或空白），彈出如下界面：
注意：筆者 tensorflow 版本為 0.12.0 ，升級(jí)為 1.3.0 后 terminal 無(wú)法給出 tensorboard 網(wǎng)址，換用 0.12.0 版本后問(wèn)題解決，可能是因?yàn)槟壳斑€不支持新版本。另外，使用期間 terminal 不可關(guān)閉，否則 tensorboard 頁(yè)面將無(wú)法進(jìn)入。
至此tensorflow 安裝完畢。有興趣的小伙伴們可以去跑跑官方提供的 MNIST 數(shù)據(jù)集，最近又新出了據(jù)說(shuō)是可以取代 MNIST 的 Fashion-MNIST 數(shù)據(jù)集 ( https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist )，F(xiàn)ashion-MNIST數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)方式和命名與 MNIST 完全一致，大家可以試一試。
5、安裝 Keras
方法一：（推薦）
1）activate tensorflow
2）pip install keras （一般會(huì)出現(xiàn) error，提示安裝scipy失敗，所以只能單獨(dú)安裝）
3）使用 pip list 查看哪些 packages 出現(xiàn) install failed 情況，發(fā)現(xiàn)缺少 scipy（一般需要安裝包括 numpy 和 wheel 在內(nèi)的幾個(gè)包）
4）可在 www.lfd.uci.edu/%7Egohlke/pythonlibs/ 上找到相應(yīng)的 whl 文件：numpy-1.13.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl & scipy-0.19.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl，點(diǎn)擊下載到本地 ( 即便已經(jīng)安裝過(guò) numpy，也要繼續(xù)下載安裝 numpy+mkl 的 whl 文件，emphasis 在于 mkl 而不是 numpy 本身 )
5）這兩個(gè)文件安裝完畢后，就可以 pip install keras 安裝 keras 了
6）測(cè)試：>>> import keras
? ? ? ? ? ? ? ? >>> Using Tensorflow backend
方法二：
(python3.5.3) C:/Users/Administrator>conda install mingw libpython theano -y?
(python3.5.3) C:/Users/Administrator>pip install keras（一般下載安裝會(huì)比較慢）
至此 keras 安裝成功。
6、Win10 Anaconda3下同時(shí)配置 Python 2 和 3
1）打開(kāi) Anaconda Navigator，選擇 Environments，Create a new environment
2）選擇 python2.7 版本，命名后開(kāi)始安裝，一般會(huì)花費(fèi)個(gè) few minutes
3）完成后回到 Home 頁(yè)面，點(diǎn)擊 Install 安裝 Jupyter Notebook
（啰嗦兩句，可直接點(diǎn)擊 Launch 使用 Jupyter Notebook ，也可在 terminal 中通過(guò)：source activate 環(huán)境名，激活新建的 python 2 環(huán)境，然后輸入 jupyter notebook 回車，網(wǎng)頁(yè)會(huì)自動(dòng)打開(kāi)）
By the way， 如果上述方法不行，（一般會(huì)出現(xiàn) kernel error），there is another way by cmd：
conda create -n ipykernel_py2 python=2 ipykernel ?# 創(chuàng)建 python2環(huán)境
activate ipykernel_py2 # 進(jìn)入環(huán)境
python -m ipykernel install --user # 使python2 的 kernel 出現(xiàn)在 jupyter 新建的 notebook中
4）In any case，都需要另外安裝 python 庫(kù)，比如：conda install package_name
You can also install multiple packages in the same time，比如：conda install numpy scipy pandas
In addition，還可以 designate 安裝包的 version，比如：conda install numpy=1.10
To be continued
