其实思考了很久自己会的东西很杂，但是不晓得搞什么，然后最后发现自己还是对机器学习已经神经网络比较感兴趣，所以入手学习TensorFlow。
常规安装
我大概查了一下Windows下面，一般都是Cuda+Anaconda+cuDnn+pycharm,以及你可以选择是TensorFlow cpu版本的还是gpu版本的，我一开始下载了cpu版本，后来转念一想，如果随着自己的学习深入，cpu版本支持不了了还要重新弄就未免太麻烦了，所以我就直接下载了GPU版本，其实网上的教程爆炸多，然后相比较caffe这个TensorFlow也算是比较友好了，先下载cuda去官网下载即可，目前我遇见的TensorFlow最高版本是2.0，而cuda最高版本是10.2，我看了一下 10.2版本的cuda大小在2.3G 而且又在外网下载，速度感人，恰好实验室有个小伙伴下载了cuda我就把他的弄过来了（这里是cuda网址）。
然后就开始装环境，cuda安装没啥问题，然后去下载cuDNN,这个也去NVIDIA官网下载，不过在下载之前要注册，有点小麻烦问点奇奇怪怪的问题，慢慢弄就能弄好，然后会下载出一个压缩包出来，这里就不给包的链接了，因为你要对应不同的cuda下载不同版本的cuDnn，其实他写的还是很清晰的（cuDNN下载网址）
接下来就是下载Anaconda，我一开始恨不能理解，我都弄好了python的环境是吧，干啥子要我下载什么新的奇奇怪怪的东西，到后来我发现我去Anaconda真香，他有个虚拟化的环境，啥叫虚拟化呢，他能弄出好多个python的环境 然后不同的环境是分开的，这就带来了一个好处对于初学者，下载失败了大不了把这个环境删了重头再来，这让我觉得不容易出玄学问题，因为之前的错误操作，而且他还自带那种有点类似于vscode和pycharm的下载包的形式，好像也是个包管理的工具，并且集成了Jupyter notebook等牛逼的工具，反正吹爆就完事了
（Anaconda网址），这个没啥问题，下载安装就完事，我下载的是python 3.7的 不用担心python版本的问题，新建环境的时候可以选择不同的版本。
接下来就是在Anaconda新建一个环境，然后进入那个环境pip install就完事了，好像也可以在上面那种ui界面下载吧，具体没试过，其实这种教程很多，稍微搜一下一大堆，主要问题是cuda和cuDNN以及TensorFlow的版本要对应不然会有警告以及报错，这里参考了这篇博客
https://blog.csdn.net/zqx951102/article/details/89105110
http://blog.sina.com.cn/s/blog_14935c5880102wu86.html
最最重要的来了
我安装了一个通宵都没搞定，一直莫名其妙的报错什么缺少什么100.dll文件如Could not find 'cudart64_100.dll’要么就是Could not find 'cudart64_90.dll’文件，一开始以为是TensorFlow版本不配是
其实我从TensorFlow2.0换到1.14都没能解决这个问题，然后我查到有文章说把’cudart64_101.dll名字改一下就行改成100，或者自己拷一个进去，这样这个警告是解决了，但是很多网友反映说发现TensorFlow是泡在cpu上而不是GPU上所以这个方法不采取，最后在查阅了大量资料之后发现，好像目前TensorFlow不支持cuda10.1所以一直说找不到那个库，哭死，于是我就换成了cuda10,在cuda安装的时候还有个running process 好像是说一个什么进程影响了，于是我就把电脑重启了，cuda10成功安装，接着是就找到cuda10对应的cuDNN下载放进去就完事，记得添加环境变量，到安装TensorFlow的时候我先安装的是1.8.0的TensorFlow还是给我说找不到90.dll 我猜cuda版本还是过高，换成cuda9应该就ok，我懒得换了，于是就下载了TensorFlow2.0.0的安装，TensorFlow2.0.0新版本有些函数都发生变化了，感觉可能学起来有点恼火，但是应该问题不大，跑了个检测程序如下
import tensorflow as tf
sess = tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))
结果是这样，应该就是在gpu上面跑成功了，磕磕绊绊还算顺利，我还能肝哈哈哈！
最后的建议
对于想学习TensorFlow1.x的同学们比较建议下载版本比较低级一点的cuda，相比较而言cuda10都比较高了，我只在TensorFlow2.0成功了，而TensorFlow2.0目前而言的国内教程比较少，学习难度比较大，所以低级一点先学习就比较方便了，比较建议安装cuda7.0以及cuda8.0左右的，应该先决定选择哪个版本的TensorFlow然后再下载对应适配的cuda，这样就比较方便了，TensorFlow2.0学起来许多api都变了，重新卸载TensorFlow卸载cuda又懒得弄了，学习难度贼大，就有点难受了，同样的情况我也发生在opencv4.0.0身上过，最后卸载弄了个opencv3.6，无奈。
