这里就不说之前趟过的坑了，感谢github大家庭，我们现在可以一键安装tensorflow_gpu版本了，回想当年0.11的时候还需要自己趟过各种编译的坑才能在windows下使用gpu版本的tensorflow，有兴趣的同学可以去看看当时配置0.11时候的各种坑

Windows support · Issue #42 · tensorflow/tensorflow · GitHub

Windows Support and Documentation · Issue #17 · tensorflow/tensorflow · GitHub

具体心酸不细表了，反正当时配置不是很顺畅根据不同机器的配置可能需要一到两天的时间加上在github上的交流可以成功配置一台机器，然后到17年一月份出现的公共版本0.12，再到后面发布的1.0，tensorflow在windows上的发展是可以看到的。

正文：主要需要三个东西，cuda，anaconda，tensorflow

cuda：自己下吧，cuda8.0和cudnn5.1

anaconda：Download Anaconda Now!
记住用python3版本吧，不过这其实也不重要，但是0.11和0.12的python2支持我测试有点问题，各看本事血拼就行，反正有问题也可以自己改改

tensorflow：Links for tensorflow-gpu

gpu版本的tensorflow，目前最新的是1.0版本，1.0版本的model需要在github重新下载tensorflow/models: Models built with TensorFlow，0.12和0.11版本自带了model例子可以直接在根目录下看到，官网的实例都是基于0.11和0.12的，master分支下的实例还没改，但是github的model版本已经更新到1.0版本了，这里跑不通的不要奇怪，1.0增加了不少函数。

好的，下完上面所有的东西之后，都装上，没什么相互关联，cuda和cudnn的安装这个不多说了，anaconda也不多说了，下载的是python3的话直接用默认的env就可以，进入下载下来的tensorflow_gpu.whl目录，运行pip insall就可以了，目前pip已经更新到可以直接安装tf了，不再需要走上面的步骤，不过最新版本的话还是需要去上面的链接下载安装。

结语：此上为所有安装步骤，没有任何的坑需要趟过，简单易懂，加上下载的话50分钟足够完成所有了，接下来就可以进入tensorflow的官网看看具体的tutorial了。

推荐一个拓展的tutorial，aymericdamien/TensorFlow-Examples: TensorFlow Tutorial and Examples for beginners，感觉还可以，虽然没有model下面那么完整，但是非常适合入门训练。

相比于caffe，theano，torch这三个，我还是觉得tensorflow充满了人性化，这是我选择tensorflow的原因，我决定这个框架在切实的成长和活着，开源社区也很活跃，新人浅见，接受前辈批评。

更多的关于tensorflow的东西以后有空会再写一点。