前敘：有靈魂的程序都是每一個程序員的最終目標。TensorFlow了解下？
打算花幾個月學機器學習，TensorFlow是很好的選擇，折騰了會環境，略有心得分享下。
- 環境：win10
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Python：3.6.5
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TensorFlow-GPU：1.8.0
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CUDA：9.0
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cuDNN：7.1.4
我們來用最簡單的方法安裝，首先
Python：
雖然官網3.7已經出來了，但是Beta版，保險起見用正式版 3.6.5。
你看着文章時也許已經不是3.6.5了，所以鏈接下可以選最新版本的。我下載的是64位可執行安裝包。
https://www.python.org/downloads/windows/
下載完安裝只有一個注意事項，勾選Add Python 3.6 to PATH
TensorFlow：
順利安裝完Python后就可以用pip裝TensorFlow。
因為pip舊版不能裝TensorFlow，所以先要pip直接升到最新版。
以管理員身份運行命令行執行：
python -m pip install -U pip
升級了pip就可以裝TensorFlow（GPU版）了
以管理員身份運行命令行執行：
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
部分警告可以忽略。
裝完我們運行試試看，開始菜單找到Python 3.6打開並運行：
import tensorflow as tf
提示找不到模塊，下面解釋說沒有C++2015的DLL，
其實這個是沒有裝CUDA，CUDA安裝會附帶的。
說起了這個CUDA是NVIDIA 的，那AMD的顯卡不很尷尬了。
CUDA：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
當前最新版的是9.2，我們來裝個9.2（誤，請看下面再操作）
下載選離線的1.5G的。這下載的鏈接有毒，迅雷下載到98%點幾就下載不了了，會員離線也下載不了，還好百度雲離線下載可以。右鍵下載鏈接選復制用百度雲離線下載。
警告：關掉360
然后安裝就下一步下一步
安裝完Python再運行一下 import tensorflow as tf （之前報錯的話要關掉重新打開）
還是一樣的錯誤...好吧，看來CUDA沒有自帶2015的運行庫，只有2013的，按照報錯給的鏈接下載C++2015： https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587
安裝完后再運行，終於不一樣了。不過這..提示CUDA版本要9.0....
9.0鏈接在這，都給你們選好了：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
好的，裝CUDA 9.0的
cuDNN：
安裝完cuda再運行看
import tensorflow as tf
https://developer.nvidia.com/cudnn
這回報錯提示cuDNN沒裝了，根據鏈接里的下載地址要登錄，選對應CUDA9.0的
下載后解壓到任意目錄，我是放在D盤的，然后將目錄添加到PATH系統環境變量里。
python里再運行
import tensorflow as tf
Good，沒報錯了。
運行矩陣
顯示有 CPU 提示，顯卡型號。
所需安裝包：
嗯，連七八糟寫的。
其實主要分享如何解決問題，不能一味的百度，就算有教程也不一定對的，因為版本是時刻在變的。
還是要仔細看錯誤詳細才對，附上參考鏈接：【TensorFlow】Windows10 64 位下安裝 TensorFlow - 官方原生支持
后話:
如果一開始定位報錯的py文件，就可以知道所有會導致運行失敗的異常。
Platform-specific code for checking the integrity of the TensorFlow build.
