Tip: 有关的资料，请看另一篇文章
Anaconda
跟 python 完全独立，甚至可重复安装，附带轻量级代码调试器 spyder 以及交互式的 Ipython 等直接安装即可，可以去官网和中文社区看资料几个用得到的命令：conda list ★列出all libsconda info -e ★列出当前环境conda create --name tf python=3.X ★创建另一个平行环境；只能3.5 for windowsactivate/deactivate tf ★激活和注销环境pip install v.s. conda install ★两种安装是不一样的！？注意问题： 这个版本最好选 Anaconda3 不要选 Anaconda2（针对 windows 用户，原因下边讲）（可略过）conda 安装会修改 path to Anaconda’s python，pip 不会，可参考 TensorFlow
进入上述定义的新环境，命令行安装，具体按操看官网教程（不要乱找乱七八糟的帖子，很费时间，就去官网找就对了）几个用得到的命令：actiavte tf ★激活新环境python ★检查 python 版本pip install tensorflow-gpu ★当前环境下安装 TensorFlow 的 GPU 版本安装完不能立即验证，因为 GPU 版本还有 CUDA 依赖注意问题： TensorFlow 在 Windows 上只支持 python 3.5 所以在上一步操作中只能安装 python 3.5 CUDA
傻瓜安装注意选上加入 PATH 选项，忘记就自己手动加吧注意不管在哪个盘装的，完成后都会偷偷跑到 C 盘，你猜为啥。。cuDnn
找到 CUDA 的安装目录分别放进去就好了只要 CUDA PATH配置了，这个复制过去就不用管了注：安装完毕后，命令行中执行一句 import tensorflow as tf 即可验证环境配置正确与否
$ git clone https://github.com/martin-gorner/tensorflow-mnist-tutorial$ python mnist_1.0_softmax.py不一会儿就出结果了，是实时。数据可视化的魅力。有了 GPU 确实会快，不骗你。
后续优化及解析见后续文章。
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