windows下安装Tensorflow

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看来tensorflow比caffe好装多了，相到当时在windows下配
caffe-ssd真是踩了太多坑了，如此轻易也是有点unbelievable

确定安装哪类TensorFlow

需要先确定哪种类型的TensorFlow：

仅支持CUP运算版本：如果电脑的系统没有 NVIDIA®的GPU，那么必须安装这个版本。这个版本的TensorFlow安装非常简单（安装仅需一个命令，5到10分钟），所以即使系统中有满足要求的NVIDIA® GPU官方还是建议在学习阶段安装这个版本。
支持GPU运算的版本：TensorFlow程序在GPU下运行比在CPU下运行明显快很多。如果系统中包含 NVIDIA®的GPU满足下一个小节所示的条件并且程序对性能要求很高，建议安装此版本。
运行TensorFlow所需要的GPU配置
如果在系统中安装使用GPU运行的TensorFlow，需要确保下面介绍的NVIDIA软件已经安装到系统中。

CUDA® Toolkit 8.0。请看 NVIDIA安装cuda 的文档，根据文档中的描述确保已经将CUDA相关的路径增加到 %PATH% 环境变量中。
NVIDIA的驱动关联 CUDA Toolkit 8.0。
cuDNN v5.1。请查看 NVIDIA cudnn 文档。需要注意的是cuDNN通常安装在与其他CUDA动态链接库（dll）不同的位置。确保已经将cuDNN的 动态链接库（dll）的地址添加到系统的 %PATH% 环境变量中。
GPU显卡必须拥有3.0以上版本的CUDA计算能力，查看 NVIDIA显卡支持列表 了解支持情况。
如果系统中已经安装了以前的相关包，请更新到所指定的版本。

如何安装TensorFlow

在安装TensorFlow之前必须选定一个安装机制。目前提供2种机制：

“native”app
Anaconda
Native的安装（以下简称本地安装）方式会将TensorFlow直接安装在当前的系统中，不会在系统和TensorFlow之间搭建任何的虚拟环境，所以本地安装不会额外安装一个独立的容器。需要注意的是本地安装可能会干扰系统中其他基于python安装的程序。如果事先已经安装配置了满足需要的python环境，本地安装通常只需要一个命令就可以完成。使用本地安装，用户可以在系统中任何位置运行TensorFlow。

在Anaconda模式下，需要使用conda创建一个虚拟环境。官方优先推荐使用 pip install 命令来安装TensorFlow，其次再考虑anaconda的 conda install 命令。conda包是第三方社区提供的（非TensorFlow官方），TensorFlow团队从始至终都不会去测试在conda中运行的情况，在使用时需考虑这个风险。

本地安装
首先，需要安装以下版本的python：

Python 3.5.x from python.org
TensorFlow在windows操作系统中仅仅支持3.5.x版本的python。Python 3.5.x附带pip3软件包管理器，这是用于安装TensorFlow的程序。

安装TensorFlow需要启动一个终端（terminal），然后在该终端中输入对应的pip3 install命令。安装仅支持CPU版本的TensorFlow，输入以下命令：

C:> pip3 install –upgrade tensorflow
安装GPU版本的TensorFlow，使用以下命令：

C:> pip3 install –upgrade tensorflow-gpu
Anaconda模式安装

再次强调，Anaconda安装是有第三方社区提供的，非官方。

在Anaconda环境中安装TensorFlow分为以下几个步骤：

按照 Anaconda download site 的说明进行下载和安装操作。
调用以下命令来创建一个名为tensorflow的conda环境：
C:> conda create -n tensorflow

键入以下命令来启用conda环境：

C:> activate tensorflow
(tensorflow)C:> # Your prompt should change

键入以下命令在conda环境中安装TensorFlow。这里 安装CPU版本的命令：

(tensorflow)C:> pip install –ignore-installed –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
这是GPU版本的命令：

(tensorflow)C:> pip install –ignore-installed –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

验证安装
通过以下步骤来验证TensorFlow是否安装成功：
启动一个终端（比如CMD）
如果通过Anaconda安装，先启动Anaconda环境。
在终端运行python
C:> python
在python的交互环境中输入以下脚本代码：

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 import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果python输出以下内容，则表明TensorFlow已经安装成功然后就可以写TensorFlow的程序了：

Hello, TensorFlow!
如果收到了一些异常信息，请继续向下看。
常见的安装问题
TensorFlow通过Stack Overflow网站来记录错误信息以及处理方法。下面的列表包含一些跳转的到 Stack Overflow的连接。如果在安装过程中遇到的问题没有在下面中，请到Stack Overflow去搜索相关的关键字。若还是搜索不到，请直接提出新问题并标记 tensorflow 的标签。

Stack Overflow Link Error Message
41007279

[…\stream_executor\dso_loader.cc] Couldn’t open CUDA library nvcuda.dll
41007279

[…\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc] Unable to load cuDNN DSO
42006320

ImportError: Traceback (most recent call last): File “…\tensorflow\core\framework\graph_pb2.py”, line 6, in from google.protobuf import descriptor as _descriptor ImportError: cannot import name ‘descriptor’
42011070

No module named “pywrap_tensorflow”

安装教程参考自
https://my.oschina.net/chkui/blog/881871
https://blog.csdn.net/u012052268/article/details/74202439