Windows下安装原生TensorFlow

谷歌在2016年12月29日宣布发布TensorFlow r0.12版本支持原生的Windoes系统，可以在window下直接安装，而不需要再通过docker安装。我的系统是64位win7，下面是安装步骤，可供参考：

1.安装Python3.5（X64）
TensorFlow在Windows上要求使用64位Python3.5，首先安装Python。Python可以在官网下载安装：
地址：https://www.python.org/downloads/release/python-352/

下载时注意正确选择安装文件版本，按照提示安装即可。安装完成后需要配置环境变量，添加安装路径(例如我的是：”D:\software\Python\” 和 “D:\software\Python\Scripts\”)到环境变量。在CMD中输入python可验证是否安装成功，如下，则已成功运行Python解释器。

2.安装Cuda和CuDNN
谷歌提供了CPU和GPU版本的TensorFlow，使用GPU版本的TensorFlow进行训练需要NVIDIA显卡，并安装Cuda和CnDNN，如果使用CPU版本的，可跳过这一步。

CUDA安装：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
按照提示直接安装即可。

CuDNN安装：https://developer.nvidia.com/cudnn
这一步需要注册一个账号，并填写一个问卷，完成后即可下载。CuDNN下载后解压，添加 [yourPath]\cuda 和[yourPath]\cuda\bin 到环境变量 并按照如下操作：
[yourPath]\cuda\bin\cudnn64_5.dll —> （拷贝至）
[yourPath]\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
[yourPath]\cuda\include\cudnn.h —> （拷贝至）
[yourPath]\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
[yourPath]\cuda\lib\x64\cudnn.lib —>（拷贝至）
[yourPath]\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64

3.通过pip安装TensorFlow
pip是Python包管理工具，可以很方便的安装一些软件。我们在安装Python的时候已经自动安装了pip，现在可以直接在CMD中执行以下命令安装TensorFlow。

CPU版本： pip install tensorflow
GPU版本： pip install tensorflow-gpu

通过pip安装GPU版本TensorFlow如下，输入完成后回车即开始自动下载和安装：

安装过程中如果遇到以下问题：

根据提示，通过“python -m pip install –upgrade pip”更新pip,然后重新再通过pip重新安装TensorFlow即可：

稍等一段时间后，完成安装：

4.测试TensorFlow
通过以上步骤已经完成了安装工作，下面可以通过一个简单的程序测试TensorFlow是否安装成功。直接在CMD中键入以下代码：
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
print(sess.run(a+b))
结果为：

前面安装Python的时候并没有安装集成开发环境，所以在代码编写调试方面不是很方便。Python有很多IDE可供使用，可以参考 http://blog.csdn.net/chszs/article/details/45922299 我使用的是Pycharm,功能全面，界面美观，使用起来也很方面。

下面为在Pycharm中测试TensorFlow是否安装成功：

运行结果为：

END 欢迎交流，不足之处，敬请批评指正！END