Tensorflow是Google于2015年11月9日正式开源的计算框架，并可以很好地支持深度学习的各种算法。其采用数据流图的灵活架构，在节点处（ nodes）表示数学操作，线（ edges）联系着节点间的数据（多维数组）
笔者对于深度学习最直观的感受就是深度学习可以挖掘事物隐含信息。如果你想踏入深度学习的大门，不妨先从安装tensorflow开始。
笔者安装的是：tensorflow1.4.0
Windows+Anaconda3+python3.6+VS2015+CUDA8.0+cuDNN6.0+tensorflow1.4.0
在安装过程中可谓是多灾多难，几乎踏遍了所有的坑。早期，就是下了个python3.7以为最新版就一定是好的，然后pip install tensorflow。
1.在我满心欢喜的时候，在DOS中先输入python，然后import tensorflow as tf，结果下方提示，未找到指定库。tensorflow到此安装失败，怒气+1。
2.万分忧伤之际，上网查错误代码，然后得知tensorflow分CPU版本和GPU版本，GPU加速要比CPU快很多，其默认的似乎是CPU版本，于是乎我改下GPU版本。python3.7 pip install tensorflow-gpu，失败如上。
3.后来我知道了不光需要要求tensorflow 还要要求 python的版本。
…
n.最后，我明白了个环节的版本都必须要适配才行。
首先是这篇，https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
图片直观地展示了python CUDA cuDNN之间版本配合的关系
其次，请移步这篇文章https://www.anaconda.com/distribution/#download-section，请大家首先安装Anaconda3，并且不要点击安装其自带的python3.7，如上图所见，因为都不支持python3.7版本。
然后，请安装VS2015，笔者用的是2019版本当然最后也成功了，但还是推荐大家用老版本，这样更为保险一些。
https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/older-downloads/?rr=https%3A%2F%2Ftensorflow.google.cn%2Finstall%2Fsource_windows
之后，请大家按照需求下载合适的CUDA和cuDNN的版本，安装网址我就不放了百度直接上官网。
https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/#installwindows
cuDNN的处理工作请务必按照这个来，VS添加链接器那步可以不用管。
为了照顾大家，特意翻译成了中文版。
最后，就可以打开Anaconda Prompt.
python的安装：conda create --name tensorflow-gpu python=3.6
activate tensorflow-gpu
推荐大家用国内的镜像源下载：
sudo python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.4.0（你可以用你自己喜欢的版本，但一定要符合上面那个表的要求）
之后运行可能还有问题，因为你的numpy版本太高了。
我们要先： pip uninstall numpy
然后：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy==1.16.0
大功告成，点开Anaconda Navigator在tensorflow-gpu的环境下下载Spider
之后就可以验证自己的第一个hello tensorflow了 !