在win10上安装Tensoflow，入了很多坑，最后参考官网，严格按照它的要求来配置，最后大功告成。因此，贴出官网步骤，给大家分享下。
一.您必须从以下 TensorFlow 类型中选择其一来进行安装：
- 仅支持 CPU 的 TensorFlow。如果您的系统没有 NVIDIA® GPU，则必须安装此版本。请注意，此版本的 TensorFlow 通常更容易安装（用时通常在 5 或 10 分钟内），所以即使您拥有 NVIDIA GPU，我们也建议先安装此版本。预编译的二进制文件将使用 AVX 指令。
- 支持 GPU 的 TensorFlow。TensorFlow 程序在 GPU 上的运行速度通常要比在 CPU 上快得多。因此，如果您的系统配有满足以下所示先决条件的 NVIDIA® GPU，并且您需要运行性能至关重要的应用，则最终应安装此版本。
二.使用Anaconda安装Tensoflow
Anaconda 安装是由社区提供支持的，并没有任何官方支持。
按照以下步骤在 Anaconda 环境中安装 TensorFlow：
按照 Anaconda 下载网站上的说明下载并安装 Anaconda。
通过调用以下命令创建名为 tensorflow 的 conda 环境：
C:> conda create -n tensorflow pip python=3.5通过发出以下命令激活 conda 环境：
C:> activate tensorflow (tensorflow)C:> # Your prompt should change发出相应命令以在 conda 环境中安装 TensorFlow。要安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本，请输入以下命令：
(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow要安装 GPU 版本的 TensorFlow，请输入以下命令（在同一行）：
(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
三.运行支持 GPU 的 TensorFlow 所需满足的要求
如果您要使用本指南描述的其中一种方式安装支持 GPU 的 TensorFlow，就必须在系统上安装以下 NVIDIA 软件：
- CUDA® 工具包 9.0。如需了解详情，请参阅 NVIDIA 的文档。请务必按照 NVIDIA 文档中的说明将相关的 CUDA 路径名附加到
%PATH%环境变量上。 - 与 CUDA 工具包 9.0 相关联的 NVIDIA 驱动程序。
- cuDNN v7.0。如需了解详情，请参阅 NVIDIA 文档。请注意，cuDNN 通常安装在与其他 CUDA DLL 不同的位置。请务必将 cuDNN DLL 的安装目录添加到
%PATH%环境变量上。 - CUDA 计算能力为 3.0 或更高的 GPU 卡（用于从源代码编译），以及 CUDA 计算能力为 3.5 或更高的 GPU 卡（用于安装我们的二进制文件）。如需了解支持的 GPU 卡的列表，请参阅 NVIDIA 文档。
如果您的某个软件包不同于上述版本，请改为指定的版本。特别是，cuDNN 版本必须完全匹配：如果无法找到 cuDNN64_7.dll，TensorFlow 就不会加载。要使用不同版本的 cuDNN，您必须从源代码构建。
四.验证安装
启动终端。
如果您是通过 Anaconda 进行安装，请激活您的 Anaconda 环境。
从 shell 中调用 Python，如下所示：
$ python在 Python 交互式 shell 中输入以下几行简短的程序代码：
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
如果系统输出以下内容，说明您可以开始编写 TensorFlow 程序了：