安装步骤
要求：Python必须是64位
根据TensorFlow的计算方式，TensorFlow的安装分为CPU版本和GPU版本对于Python3.5或者Python3.6，可以使用pip install tensorflow（安装CPU版本）和pip install tensorflow-gpu（安装GPU版本）对于Python2.7，只能通过源码编译来安装TensorFlow(Windows操作系统)
备注：TensorFlow-GPU要求机器的显卡必须是NVidia的显卡。
备注：授课TensorFlow版本选择1.4.0
安装命令：
pip install tensorflow==1.4.0
TensorFlow GPU版本安装：
环境：Python 3.6、NVIDIA显卡
安装过程：
安装CUDA SDK(默认会将bin文件夹添加到PATH环境变量中，即安装CUDA和cuDNN)
安装TensorFlow GPU，
安装命令：
pip install tensorflow-gpu==1.4.0
CUDA下载安装链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN下载安装链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
备注：具体的CUDA版本根据导入tensorflow时提示的异常来选择；即先安装tensorflow-gpu，然后在python的命令行执行：import tensorflow，会出现如下异常，则表示我们需要安装的是CUDA 8.0版本，至于cuDNN选择和CUDA对应版本即可。
除了安装CUDA外，还需要安装对应版本的cuDNN，将cuDNN的压缩包解压，然后将压缩包中的三个文件夹全部放到CUDA对应的根目录下，根据环境变量找到对应的根目录：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0；
tensorflow安装后，按照如下代码运行，发现报错：
该原因一般是需要下载源码，
https://codeload.github.com/tensorflow/tensorflow/zip/master
下载后放到python的lib目录下D:PythonPython36Lib