对比TensorFlow和pytorch：
PyTorch更适合于在研究中快速进行原型设计、业余爱好者和小型项目，TensorFlow则更适合大规模的调度，尤其当考虑到跨平台和嵌入式调度操作时。
此文章安装三个深度学习主流框架。
自身系统是Windows7，亲测可用
安装链接参考：
https://blog.csdn.net/colourful_sky/article/details/78524382
请按照上述链接进行安装，自身出现的问题和解决方法如下，已成功安装：
1.打开命令提示符：
win+R,输入cmd
2.编译CUDA示例程序
参考链接：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MzgwMzQ1MQ%3D%3D&chksm=eb846bc6dcf3e2d0e60635c9b272a64af882d6eee82091793a9f060a0b46475335dce4b78edc&idx=1&mid=2247483794&scene=21&sn=5a7eb0d88a6b4a862a031e9e48049ce4
3. 更新pip：
python -m pip install --upgrade pip
4.tensorflow Could not find 'cudart64_90.dll'
这问题是当前版本的TensorFlow与cuda，版本不一致引起，可能太高也可能低了。
可以下载1.4 的TensorFlow来 运行：
pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
5. 在进行文章中所有部分之后在安装pytorch：
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26871672
conda install -c peterjc123 pytorch cuda80
6. 每次启动Spyder需要激活TensorFlow环境：
activate tensorflow-gpu
在此环境下输入Spyder。
不用时退回到root环境使用如下代码：
deactivate
附录可忽略：
在跑超分辨率重建代码时可能缺少库，会出现下面的错误，可以在此提前装好。以下安装都需要在激活TensorFlow虚拟环境下：
1.ImportError: No module named PIL 错误
pip install Pillow
2.ImportError: No module named 'matplotlib'
pip install matplotlib
3.ImportError: No module named 'torchnet'
安装git，
conda install git
首先得Make sure you have PyTorch installed, then do:
pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master
应该ok了，更新：
pip install --upgrade git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master
4.ImportError: No module named 'torchvision'
pip install torchvision
5. 进度条：
pip install tqdm
6.visdom 可视化工具安装
pip install visdom
启动服务器
启动服务器（可能是在screen或tmux中）：
python -m visdom.server现在可以通过访问http://localhost:8097或者127.0.0.1:8097浏览器访问Visdom ，或者指定您自己的主机地址。
7.之前遇到在TensorFlow环境下打开Spyder一直弹出无法启动的对话框：
解决方法：
在激活TensorFlow虚拟环境后用pip uninstall spyder 或者conda uninstall spyder进行卸载，之后一定要去对应的虚拟环境C:\Users\用户\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Lib\site-packages 中删除掉对应的Spyder的各种文件，在进行重装pip install spyder。在此运行即成功。
以后不管卸载TensorFlow虚拟环境下都需要这样做。