最近群里聊天时经常会提到DL的东西，也有群友在学习mxnet，但听说坑比较多。为了赶上潮流顺便避坑，我果断选择了TensorFlow，然而谁知一上来就掉坑里了……
我根据网上的安装教程，默认安装了最新版本的CUDA和cuDNN，但之后遇到了各种无法导入的问题，后来我发现主要的问题就是版本问题！！！CUDA版本和TensorFlow版本不匹配是最重要的坑。
目前NV家最新的组件是CUDA 9.1+cuDNN 7.05，而我们安装所用的清华大学的镜像里TensorFlow是1.3.0这两个是没法匹配的，正确的配置是CUDA 8.0+cuDNN 6.0+TensorFlow 1.3.0，另外还有python 3.5。
接下来说正事，Anaconda目前的python版本是3.6的，但没关系，我们新建一个环境就可以了。首先更新一下N卡驱动，并下载并安装这几样东西：
VisualC++ Redistributable for Visual Studio 2015
CUDA Toolkit 8.0 （注意操作系统和版本的选择）
cuDNN 6.0 （注意，要选Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0）
下载完成后逐一安装，CUDA安装时候可能会提示警告，主要说你的显卡驱动可能太新或者VS版本有点问题什么的，不过只要你之前的步骤都妥了就不用理它。
cnDNN解压缩，里面会有3个文件夹：
把这三个复制到CUDA的安装目录，比如C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0，与同名文件夹合并即可。之后就是安装TensorFlow了。
这里基本按照一位群友上传的安装教程来，打开CMD，以此输入如下命令：
1、更改Anaconda镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ （执行两次保证将该镜像放在首位）
conda config --set show_channel_urls yes
2、利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow ：
conda create -n tensorflow python=3.5
3、激活该环境：
activate tensorflow
4、安装CPU版本和GPU版本的TensorFlow：
pip install --upgrade --ignore-installed https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
pip install --upgrade --ignore-installed https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
这一步中有时候也会报错，只要你看到过进度条，那就没啥大问题，主要是网络不好的问题……如果网络不好报错了，就再执行一次同样的命令，最终一定会成功。
5、安装完成后，记得设置环境变量，环境变量path里加入以下内容：
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0in; （你CUDA的安装位置，默认的）
C:Program FilesNVIDIA CorporationNVSMIs;
D:Anaconda3envs ensorflowScripts; （这两个是你Anaconda的安装位置，我装在D盘里，后面的envs ensorflow是指你在第2步中创建的tensorflow环境）
D:Anaconda3envs ensorflowLibraryin;
6、试一试能否成功
打开cmd，输入activate tensorflow激活tensorflow环境，输入python进入python，尝试输入一下命令
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
成功的话你会看到如下画面
7、配置spyder
Anaconda最吸引我的就是spyder，集成了命令行和IDLE，超好用，然而安装完我们会发现一个问题，你打开spyder是无法导入tensorflow的，提示找不到模块。这主要是因为我们打开的spyder是root环境下的，里面并没有tensorflow。所以我们要在我们之前创建的tensorflow环境中安装spyder才行。打开Anaconda Navigator可以看到tensorflow环境下只有这些库，我们可以根据自己的需要再安装一下其他需要的库，包括spyder
在库上方选Not installed（未安装的库），然后在右侧搜索spyder，选中之后点最右下角的apply就会安装了。
安装完成后打开开始菜单，我们会看到多出来一个spyder(tensorflow)，就是这个啦~
可以看到现在也可以用tensorflow了~
如果你点击的时候只是光标闪了一下并没有打开spyder的话，直接在Anaconda Navigator的home界面中点击spyder的Launch，就能启动了
启动后我们再试试导入，也没问题，大功告成啦~