必須的工具：

Anaconda

Cuda8.0

沒有在python3.6下使用過tensorflow，因為之前在3.6的環境下不能用，但現在tensorflow的官網顯示支援3.6版本了，本文按照已經測試能使用的3.5寫教程：

安裝Anaconda時有勾選新增至環境變數的就直接開啟cmd，執行python，沒報錯就是環境變數配置成功。我的不行，環境變數設定有問題。開啟Anaconda資料夾下的Anaconda Prompt可以照樣操作：

先安裝一個python3.5的版本作為tensorflow的環境，並自定義命名為tensorflow-gpu：

conda create -n tensroflow-gpu python=3.5
 

安裝完成，先activate tensorflow-gpu，載入到python3.5的環境，然後安裝支援tensorflow的庫：

CUDA8.0不支援tensorflow-gpu1.5，而預設安裝就是1.5的，這裡需要指定安裝的版本：

pip install tensorflow-gpu==1.4.0

安裝成功就進入python，然後試一下import tensorflow as tf 會不會 報錯，沒報錯就開始CUDA等相關工具的安裝。

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先安裝CUDA，開啟cuda_8.0.44_windows.exe，選擇自定義安裝，介面可能跟下圖有點不同，不影響。只需勾選紅框內的CUDA，然後等安裝完。

然後安裝下載好的顯示卡驅動：398.82-notebook-win8-win7-64bit-international-whql.exe，這個按照預設的下一步下一步即可。

接著把cudnn-8.0-windows7-x64-v6.0資料夾裡的cuda資料夾下的三個檔案複製到C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v8.0裡。

最後重啟電腦，然後開始測試是否配置成功。

在cmd下或者Anaconda Prompt下進入剛剛測試過tensorflow的python環境裡：

先用tensorflow設定兩個矩陣：

a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)

然後呼叫看看能否呼叫GPU進行計算：出現下圖就是配置成功

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

列印c的結果：可以看到是使用了GPU進行計算的。

print(sess.run(c))

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windows7，i5,GT940M顯示卡配置對應的工具。連結：https://pan.baidu.com/s/1VT2q7FgpemGeQABkIJ5wkw 密碼：eng0

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常見問題1，執行sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))時，報錯：GeForce 940M 裝置是不可移動的,無法彈出或拔出。去官網找到對應顯示卡型號的驅動下載安裝就行http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn。看到一篇部落格說得是舊款的顯示卡驅動，我試了不行，官網安裝最新的顯示卡驅動就好了。

常見問題2，import tensorflow 報錯，如果在新建的python3.5環境下pip安裝後import是不會報錯的，import報錯的原因是該環境之間安裝過tensorflow了，先把之前安裝過的tensorflow全部刪了，然後重新安裝tensorflow-gpu1.4.0就可以了。

刪除模組：pip uninstall tensorflow，pip uninstall tensorflow-gpu

重新安裝:pip install tensorflow-gpu==1.4.0