1. 下载安装Anaconda
简单说就是下载 64位 python 3.5 版本的Anaconda
https://www.continuum.io/downloads#windows
安装情况：新机，未装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 时有errorNo module named "_pywrap_tensorflow" 或者DLL load failed, checkMSVCP140.DLLis in%PATH%。解决方法：install theVisual C++ 2015 redistributable(x64 version). 不过我没遇到这个情况。
c. Anaconda虚拟环境内外只能存在一个tensorflow，所以多出来的要删除。因为Anaconda searches system site-packages from.localwith higher priority.
2. 进入Anaconda 菜单栏下的“Anaconda Prompt”
2.1 更新pip
输入命令 python -m pip install --upgrade pip
2.2 安装Tensorflow
按照不同需求输入相应的 命令， 记得删去 "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版在这里就可以结束了。在Anaconda Prompt输入python 后就能 导入tensorflow 包了。
我们着重讲讲GPU版！
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl --ignore-installed
安装完后可以看到下面几个包
Installing collected packages: appdirs, six, pyparsing, packaging, setuptools, protobuf, numpy, wheel, tensorflow-gpu
安装成功后查看版本
python -c "import tensorflow; print(tensorflow.__version__)"
然后你会发现我们找到不到各种lib，不急，因为我们还没装呢。
（https://github.com/ContinuumIO/anaconda-issues/issues/542）!!!
安装cuDNN和CUDA Toolkit
(win + R 后输入dxdiag可以看自己的显卡配置，用来选对应的英伟达开发包驱动。)
1. 下载 cuDNN:
NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) 大概54mb
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
下载文件不稳定，多试几次（我下了三次）
这是个压缩文件包，解压缩后是三个文件夹，各有一个文件在里面。
2. 下载CUDA Toolkit 8.0: （我是下的8.0）
文件大小约1.2 G，下载文件不稳定，花了很久时间，重复用net 安装版
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
(C:\Users\xxxx\AppData\Local\Temp\CUDA 这个临时文件夹不用多虑，安装完了它会自动删除) 另外你要是装了360 就要不断“允许该进程所有操作 ”
理论上这个步骤会自动把路径安装到你的windows path里。
3. 把cuDNN的文件复制到CUDAToolkit 安装目录
应该在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 （根据你的选择可能会有所不同）
总之你可以在那个目录下找到一堆文件夹，其中包括了那三个解压缩后的三个文件。
把那三个文件放到相同文件名的文件夹中。
万事俱备只欠重启！
重启电脑后，再次进入Anaconda Prompt
输入python进入
import tensorflow
看到几个 successfully opened
恭喜你GPU版安装完毕！
注意: 如果导入tensorflow时依然报错，请到path环境变量下确认路径
To use cuDNN with TensorFlow, the filecudnn64_5.dll must be in your%PATH%environment variable.
一些其他的特殊情况：
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/5968
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
写完发现了两篇也不错的指导
http://www.itdadao.com/articles/c15a832274p0.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24369784?refer=wjdml
