Google上点了无数的连接，翻了无数的帖子，因版本不匹配问题，将python、CUDA卸载又重装。捣鼓了一天，终于把TensorFlow环境搭建好了。整理了两个比较有用的帖子，1、知乎回答：手把手教你搭建谷歌TensorFlow深度学习开发环境！https://zhuanlan.zhihu.com/p/26389992 2、Windows环境下Anaconda安装TensorFlow的避坑指南https://www.cnblogs.com/silence-gtx/p/8430315.html（***整理的很好）还有一个可以检查自己电脑的显卡是否适合装CUDA，GPU版本的TensorFlow.连接忘了保存了。我的是英伟达Quardro P400是可以的。就选的是GPU版本的TensorFlow。
整个过程所出现的问题主要包括两大点：
1、版本匹配问题。
@1、python3.5才可以装tensorflow架构。如果装的是python3.6，要搭建出3.5版本的环境来，不需卸载了重新装。。具体方法：http://docs.anaconda.com/anaconda/faq/#how-do-i-get-the-latest-anaconda-with-python-3-5 上面有详细说明。
@2、要保证是VC++2015(这个在安装aconda3的时候就一起装了，不用管了)
VisualC++ Redistributable for Visual Studio 2015
@3、选择适合自己电脑系统的CUDA Toolkit 8.0 （我的是win10,然后选择本地安装（local），不要忘了把补丁（Patch）也装了)
@4、装cuDNN 6.0 （要选Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0）这个在https://www.cnblogs.com/silence-gtx/p/8430315.html里面有详细的说明。
2、按照对应的版本安装完成之后，就可以在Anaconda环境下激活tensorflow，然后选择安装GPU还是CPU版本的。
分别输入以下命令：
pip install --upgrade --ignore-installed https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 或
pip install --upgrade --ignore-installed https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
3、完成以上操作后还要注意的是：要改一下电脑的环境变量。把以下四个位置加入电脑的环境变量。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin; （你CUDA的安装位置，默认的）
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMIs;
D:\Anaconda3\envs\tensorflow\Scripts; （这两个是你Anaconda的安装位置，我装在D盘里，后面的\envs\tensorflow是指你在第2步中创建的tensorflow环境）
D:\Anaconda3\envs\tensorflow\Library\bin;
至此：可以成功得到“Hello Tensorflow”
