一. 安裝環境
- Windows 10 64bit 家庭版
- GPU: GeForce GTX1070
- Python: 3.5
- CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016)
- cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10
【注意】
（1）這里值得一提的是，Python，CUDA，cuDNN之間的版本要嚴格匹配，不匹配安裝會出錯。
（2）后來博主的系統升級到了Windows 10 64bit 企業版，按照上面的軟件配置安裝，結果出錯了。換了CUDA和cuDNN的版本，成功安裝。Windows 10 64bit 企業版上的安裝環境如下：
- Windows 10 64bit 企業版
- GPU: GeForce GTX1070
- Python: 3.5
- CUDA: CUDA Toolkit 9.0 (Sept 2017)
- cuDNN:cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0
接下來介紹的安裝步驟，都是在 Windows 10 64bit 家庭版上進行的，如果是在win10 64bit 企業版或者其他版本上的安裝，只需要更換CUDA和cuDNN的版本即可，安裝步驟是一樣的。
二. TensorFlow具體安裝步驟
1.首先下載Anaconda3的Win10 64bit版，安裝Python3.5版本。可以直接下載Anaconda的安裝包安裝即可，一般不會有問題。（清華鏡像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ ， 官網鏈接 https://www.anaconda.com/download/）
注意：
(1)可以從清華大學的開源軟件服務器上找到歷史版本的Anaconda（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/），找到3-4.2版本的Anaconda安裝包下載安裝，這樣獲得的默認python就是3.5版本了
(2)如果從官網下載Anaconda3，默認的python是3.6.x版本的，這樣后面的過程中會出錯。此時需要更改Anaconda3中python的版本，具體可以參考文獻1：在Anaconda中隨意更改python版本和其他相關包版本的使用經驗！
2.TensorFlow 有兩個版本：CPU 版本和 GPU 版本。CPU 版本的安裝可以參考文獻2：win7系統中使用anaconda安裝tensorflow，keras。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安裝 GPU 版本，請先確認你的顯卡支持 CUDA。我安裝的是 GPU 版本，采用 Anaconda+pip 安裝方式，所以就以 GPU 安裝為例，CPU 版本只不過不需要安裝 CUDA 和 cuDNN。
3.安裝cuda8.0（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 或 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）。
注意：
1）在參考文獻3：再寫博文，回顧在Windows7上安裝TensorFlow-GPU的一路坑 ，提到，在安裝CUDA的過程中，安裝包自身就包括了一個顯卡驅動。那么這個版本就應該是和CUDA9相互支持匹配的驅動程序，安裝好軟件后不要升級驅動程序，否則會報錯）
2) 如果沒有安裝Visual Studio,安裝CUDA8的過程中，會提示要安裝Visual Studio。所以可以先安裝Visual Studio。
4.安裝cudnn6.0（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download,點開鏈接下載時，提示要注冊一下，可以用新浪郵箱注冊，qq郵箱不能通過）。解壓剛才下下來的安裝包，將include,lib和bin三個文件夾下的文件拷到CUDA對應的文件夾下面即可。即把這三個文件夾里的內容添加到CUDA的安裝目錄（我的是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0）下面相對應的目錄里面，bin的放到bin，lib的放到lib，include的放到include。注意是添加文件夾里的內容，不是直接覆蓋替換文件夾。
5.打開Anaconda prompt,通過調用以下命令創建名為 tensorflow 的conda環境: conda create -n tensorflow python=3.5
注意，博主在安裝的時候，出現了如下錯誤：
CondaValueError: prefix already exists: D:\ProgramFiles\anaconda3\envs\tensorflow
原因是在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0目錄下已經有了TensorFlow，刪除目錄下的文件即可。可以參考文獻4
6. 刪除后就可以安裝了。中間提示提示需要安裝其他的包，輸入 y 即可。
6.通過發出以下命令來激活conda環境: activate tensorflow ， 如果前面出現(tensorflow) 表示環境已經成功激活
7.確保名叫tensorflow的環境已經被成功添加：conda info --envs ，從下圖可以看到，環境已經添加上了。
8.要安裝 GPU 版本的 TensorFlow, 請輸入以下命令 (在一行中): pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
9.驗證您的安裝
打開Anaconda Prompt之后，激活conda環境: activate tensorflow
輸入：python
之后輸入以下程序：
-----------------------------------------------
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
-----------------------------------------------
如果沒有提示錯誤，並輸出以下內容，則說明tensorflow已經成功安裝
---------------------------------------------
b'Hello, TensorFlow!'
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三. Keras具體安裝步驟
1.打開Anaconda Prompt之后，激活conda環境: activate tensorflow
2.安裝keras,使用命令： pip install keras
3.驗證您的安裝。輸入命令 python，然后輸入 import keras，如果沒有報錯，則安裝成功
四、jupyter notebook 中使用 tensorflow 和 keras (電腦升級到企業版后，補充的部分)
1.打開Anaconda Prompt之后，激活conda環境: activate tensorflow
2、輸入一下命令，安裝ipython 和 jupyter
（1）安裝ipython
conda install ipython
（2）安裝jupyter
conda install jupyter
（3）運行一下命令
ipython kernelspec install-self --user
(4)輸入jupyter notebook ，在瀏覽器中打開jupyter notebook
（5）在打開的頁面中，輸入以下命令，按shift + enter 運行命令，沒有報錯，則tensorflow 和keras安裝成功
import tensorflow as tf
import keras
如下圖所示：
【遇到的問題】
1、打開jupyter notebook后，運行上訴兩條命令，提示找不到tensorflow 和 keras。這可能是ipython 和 jupyter 沒有正確安裝。ipython 和 jupyter 都需要安裝在創建的conda 虛擬環境下。正確的位置如下所示：
如果python 、ipython和jupyter不在這三個位置，則需要重新安裝。詳細步驟可以參考博客： jupyter notebook 中 tensorflow 報錯
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參考鏈接：
- http://blog.csdn.net/Kyle_2017/article/details/78257051?locationNum=2&fps=1
- https://www.jianshu.com/p/f50bbfcb3674
- http://blog.csdn.net/infovisthinker/article/details/54705826
- https://stackoverflow.com/questions/40180652/condavalueerror-value-error-prefix-already-exists
- http://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/7045324.html
- https://keras.io/
- jupyter notebook 中 tensorflow 報錯 : https://www.jianshu.com/p/a8d4df740218
- Windows環境下TensorFlow的安裝及如何在Jupyter Notebook中使用TensorFlow : http://blog.csdn.net/shengyingpo/article/details/70237754