win10 + TensorFlow1.7.0-GPU版 + CUDA9.0 + cudnn7.1 + python3.6安装心得
简介
很早就关注到谷歌的开源机器学习框架——TensorFlow，但是一直碍于安装存在很多“坑”而且也一直还没有需求，就一直搁置，直到最近需要一个强大的机器学习框架，不得不上手TF了。现在TF的安装相比之前已经非常的方便了，看了许多博客也学到了不少经验，不过许多博主安装的时间都挺早了。通过一番摸索，现在记录下安装的步骤，希望对大家有所帮助。（下面简介可跳过：-））
TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。 http://tensorfly.cn/
步骤
请按顺序安装
安装Python 3.6 链接
安装Visual Studio 2017 链接
安装CUDA 9.0 链接
安装cudnn 7.1 链接（ps：需要注册nvidia账户）
安装TensorFlow 1.7.0-GPU版
详细步骤
1.安装Python 3.6
打开网站，可以看到有多个可以下载的链接，其中我简单的介绍一下，
- [系统]:windows
- [电脑位数]:x86就是32位，x86-64就是64位
- [安装方式]：embeddable zip file 是zip免安装包，executable installer 是exe安装包，web-based installer 是在线安装包
我下载的是exe安装包，安装时基本可以一路点下去。安装时，我就稍微提一下如何卸载，一个方法是重新安装原来的安装包会多一个remove选项。还有一个方法是直接控制面板卸载。
2.安装Visual Studio 2017
我看到许多博客上要求下载的都是VS2015，通过我自己的试验VS2017也是没问题的，安装的时候打开VS2017不需要安装太多东西，我只安装了“单个组件”中的“windows 10 SDK（10.0.14393.0”和“.NET Framework 4 目标包”。
3.安装CUDA 9.0
在安装CUDA 9.0 之前我安装了一个最新的CUDA 9.1版本，但是发现TF1.7.0不支持最新版，所以又卸载重新安装了9.0版本，关于安装CUDA9.0推荐直接使用默认安装，一直next到底就没有什么问题。
4.安装cudnn 7.1
选择cuDNN v7.1.3 Library for windows 10，下载过来是个zip的压缩包，将压缩包解压到之前安装的CUDA9.0的文件夹中覆盖就ok了。
5.安装TensorFlow 1.7.0-GPU版
如果完成了前面所有的步骤，这一步就非常非常的简单了，打开cmd界面，输入：
pip install --upgrade tensorflow-gpu
由于我这里已经安装过，所以没有显示安装过程。
测试
可以输入以下测试代码进行测试：
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> sess.run(hello)
'Hello, TensorFlow!'
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> sess.run(a + b)
42
>>> sess.close()
最后
最后就可以开始搭建自己的机器学习模型了。希望对大家有所帮助！：-）