1 Python3.5
python官网下载软件包：
https://www.python.org/
安装过程如下：
https://jingyan.baidu.com/article/e73e26c0bad76224acb6a766.html
测试安装成功与否：开始菜单运行中中输入“cmd”，输入python，如果安装成功会显示python的版本
2 Cuda8.0
1)检查本机显卡是否是NVIDIA公司的，因为CUDA是NVIDIA公司提供的GPU开发者工具。

如果没有安装，从http://www.geforce.cn/drivers下载，默认本机已安装；
2）安装Cuda8.0需要VS2015支持，下载地址：
https://pan.baidu.com/s/1jHG22A6
VS2015安装过程：
https://jingyan.baidu.com/article/90808022e363f2fd90c80f63.html
3）cuda8.0软件下载地址：
https://pan.baidu.com/s/1miuudKW
或者官网下载：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
A）安装cuda8.0：双击cuda_8.0的.exe文件直接进行安装即可，默认安装到C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit目录下；
B）验证cuda8.0已正确安装：
方法一：打开cmd，输入$ nvcc -V，结果如下图：

方法二：CUDA_Samples示例编译通过不报错了
方法三：命令行中运行C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvidia-smi.exe，可以得到GPU运行时的监测界面，运行cuda_samples里面的例子的时候监测下GPU的使用情况。

方法四：等安装完tensorflow的时候在python里面，import tensorflow来确定下！
注：方法一并一定靠谱，方法二、三、四为准

注意：尽量按照默认安装，安装到其他盘系统会隐藏掉，不易配置路径
CUDA安装验证完毕，然后手动配置环境变量，以备后续使用。查看环境变量，可看到增加了CUDA_ PATH和CUDA_ PATH_V8_0两个环境变量。手动增加以下变量：
CUDA_ SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0
CUDA_ LIB_ PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_ BIN_ PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_ SDK_ BIN_ PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_ SDK_ LIB_ PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
重新启动计算机，CUDA配置完毕。

3 cuDNN8.0
CUDA的神经网络加速库，可以让运算速度提高1.5倍左右。
1）下载地址：https://pan.baidu.com/s/1gfOqt6F
2）解压缩：会生成cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录；
3）分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5对应的include、lib、bin目录下即可。
4）验证cudnn是否安装成功，等安装完tensorflow的时候在python里面，import tensorflow来确定。
4 tensorflow
TensorFlow分为两个版本，cpu和gpu。如果要安装gpu版本，则需要安装cuda8.0以及对应的cudnn。安装cuda的时候，要注意自己的显卡是否支持cuda8.0。
1）网络安装
A）在开始菜单的运行中，输入“PowerShell”，回车
B）在打开的界面输入：pip install –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
2）离线安装包安装
A）在开始菜单的运行中，输入“PowerShell”，回车
B）在打开的界面输入：pip install 路径
例如：pip install D:\tensorflow_gpu-0.12.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
3）测试TensorFlow是否安装成功
在开始菜单的运行中，输入“cmd“，回车,输入python回车或者在python下
输入下面代码：

import tensorflow as tf  
hello=tf.constant('Hello!')  
sess=tf.Session()  
print(sess.run(hello))

程序输出 Hello! 则表示TensorFlow安装成功。
5 Pycharm
官网下载地址：
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
虽然社区版的免费，但是下载下来安装时出现问题，故而选用专业版的pycharm

1）安装过程：
https://jingyan.baidu.com/article/37bce2be77adab1002f3a2c7.html
2）激活码：
方法1：在该网站获取激活码：http://idea.lanyus.com/

点击”获得注册码“，可获取
方法2：
server选项里边输入 http://elporfirio.com:1017/就可以了。
或者server选项里边输入 http://idea.imsxm.com/
3）解决PyCharm [import tensorflow as tf]报错
环境:PyCharm
问题:ImportError: No module named tensorflow
出现问题的原因:已成功安装了TensorFlow.所用到的python解释器和我们当前PyCharm所用的python解释器不一致说导致.故解决方案，将PyCharm的解释器更改为TensorFlow下的python解释器。
1）打开PyCharm软件, 进入File->Settings目录下界面如下：

2）“Project Interpreter”右边有个”设置”按钮,单击后,我们选中”Add Local”,Add Local的路径,选择右边的“+”添加安装的python版本路径，点击“OK”。重新运行。
6 需要一些python库安装
h5py库、numpy库、scipy库、sklearn库、matplotlib库
安装h5py
运行里输入cmd，输入：pip install h5py
安装numpy
安装scipy时，需要先安装numpy
运行里输入cmd，输入：pip install numpy
安装scipy
在线安装：
运行里输入cmd，输入：pip install scipy
本地安装：
下载地址https://pypi.python.org/pypi/scipy
下载对应scipy版本，运行里输入cmd，输入：pip install scipy路径
注意：在线安装比较容易失败，本地安装比较好
安装sklearn
运行里输入cmd，输入：pip install sklearn
安装matplotlib
运行里输入cmd，输入：pip install matplotlib
本文参见：
http://blog.csdn.net/simple84672642/article/details/78216394?locationNum=3