初入坑，一步掉一个坑，爬出来，埋上，再掉，无穷尽也。
一、准备工作
1. TensorFlow
TensorFlow = Tensor + Flow。TensorFlow 是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点代表数学运算， 而图中的边则代表在这些节点之间传递的多维数组（张量）。相关信息见其官网： https://www.tensorflow.org/
2. Anaconda
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。 相关信息见其官网： https://www.anaconda.com/
安装时，会有两个版本，python 2.7 和 python 3.5对应的Anaconda版本（如下图所示），对应自己的操作系统，选择了Win+Python 3.6 Version。安装时，程序会配置环境变量，当然也可以选择自己配置。
3. CUDA Toolkit + cuDNN
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NIVDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。相关信息见其官网： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
在此，CUDA不要选择最新的版本，选择稳定的比较容易安装成功，建议选择 CUDA Toolkit 8.0 GA2，如下图。可根据自己喜好选择在线安装和离线安装。
cuDNN，是针对深度神经网络出的一套GPU加速方案。下载前需要填写一些问卷，然后选择 v6.0 for CUDA8.0并下载。
二、安装过程
本过程参考csdn博客：http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615//，前人栽树后人乘凉，前人埋坑后人平躺。自己的过程还是记录一下吧。
1. Anaconda安装
在此步骤处，我选择将这两项都选，这样程序就添加了环境变量了。
2. TensorFlow安装
通过运行，输入cmd将其打开，在 cmd 中输入 conda create -n tensorflow python=3.5，进行配置
然后输入 activate tensorflow，激活并输入 pip install tensorflow-gpu，进行安装
3.CUDA+cuDNN配置
安装CUDA，安装完毕之后，将cuDNN的里面的文件复制到CUDA安装目录处。然后添加环境变量，进行配置。
环境变量配置如下
至此，配置完毕，进行测试。
三、测试
输入参考网站上的测试代码，测试成功。
四、总结
配置过程中可能需要安装Visual Studio，但是不太清楚里面的关系。整个过程都是参考前人的心得安装的，目前只测试了一点点代码是成功的，不知道后续会出现什么问题。但是，至少现在是完成了初步任务，后续的问题，后续解决。
这一下午，不至于空手而归。
路还很长，坑还很大，一点点补充自己。
dcc
2018-1-17下午
