深度學習筆記之win7下TensorFlow的安裝
轉載自http://blog.csdn.net/hola_f/article/details/70482300
最近要學習神經網路相關的內容，所以需要安裝TensorFlow。不得不說，安裝TensorFlow的感受就像是大一剛入學學習C語言時，安裝vs時一樣，問題一大堆，工具都裝不好，還學啥呀。好在，就在昨晚，終於裝好了。下面是步驟。
1.安裝Anaconda
這是Anaconda的官網下載地址——https://www.continuum.io/downloads。注意：要選擇4.2版本的Anaconda下載（Anaconda4.2版本支援Python3.5，而Anaconda4.3支援的是Python3.6，TensorFlow在windows環境下對Python3.5比較友好）。至於安裝，就按照提示一直裝下去就好了。
2.測試Python是否安裝
開啟cmd，輸入Python，出現Python的版本資訊就說明Python安裝成功了。
3.安裝TensorFlow
TensorFlow分為兩個版本，cpu和gpu。如果要安裝gpu版本，則需要安裝cuda8.0以及對應的cudnn。安裝cuda的時候，要注意自己的顯示卡是否支援cuda8.0。我的顯示卡是NVIDIA GeForce GT 650M就不支援cuda8.0，導致執行.exe時電腦宕機現象發生。所以最後很無奈的裝了cpu版本的TensorFlow。
安裝TensorFlow-cpu很簡單，以管理員許可權開啟cmd，輸入
- pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
4.測試TensorFlow是否安裝成功
在cmd輸入如下程式碼：
[python] view plain
- <span style="font-size:14px;background-color: rgb(255, 255, 255);">python
- import tensorflow as tf
- hello=tf.constant("Hello!")
- sess=tf.Session()
- print(sess.run(hello))</span>
但是，在使用cpu版本的時候，可能會出現如下錯誤：
這個錯誤是由於cpu比較慢，用Anaconda安裝的cpu版本的TensorFlow並沒有根據安裝的機器進行相應優化。所以如果可以接受當下TensorFlow-cpu的速度，就不用管這些錯誤，如果想要優化，則需要通過bazel通過原始碼安裝。不管這些錯誤，繼續輸入原始碼，則可以輸出“Hello!”，表明TensorFlow安裝成功。
下面附上教程：
安裝TensorFlow-cpu的教程：
http://blog.csdn.net/u013080652/article/details/68922702
安裝TensorFlow-gpu的教程：
http://blog.csdn.net/include1224/article/details/53452824
安裝cuda和cudnn的教程：
http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138862.htm