如何在已经安装anaconda2电脑上，保留anaconda2（python2.7），安装TensorFlow。
由于TensorFlow只支持python3，所以要安装python3， ，又想保留python2，可以通过anaconda来管理两个版本的python而不至于产生冲突。方法如下：

python3安装

• 创建一个名为python36的环境，指定Python版本是3.6
  打开cmd:conda create –name python36 python=3.6
  
  安装好之后在anaconda的envs文件目录中可以看到安装的文件
  

• 安装好之后，要使用python3.6之前要先激活python3.6
  cmd中输入：activate python36
  

• 使用完之后退出环境
  cmd中输入：deactivate python36
  
  这样就进入了python3的环境，输入python即可开始编程，但是编程经常要使用Spyder或jupyter，那就得安装anaconda3，方法如下

anaconda3 安装

• 创建一个名为Anaconda3的环境变量
  cmd中输入：conda create –name Anaconda3
• 安装spyder、jupyter
  打开anaconda2的navigator，application中选择Anaconda3，然后选择要安装的软件即可自动安装好。
  
• 安装好之后，使用和python3类似
  cmd中输入： activate anaconda3
  已启动jupyter为例，cmd中接着输入：jupyter notebook
• 使用完之后退出环境
  cmd 中输入： deactivate anaconda3

TensorFlow 安装

• 激活anaconda3环境
  cmd中输入：activate anaconda3
• 安装TensorFlow，这里有多个安装版本，但是只有一个成功了
  pip install tensorflow-gpu #结果显示html5lib安装失败
  pip install –upgrade tensorflow #也失败，失败原因没有保存下来
  pip install –upgrade –ignore-installed tensorflow-gpu #安装成功
  

CUDA 与 cuDNN安装

• 安装CUDA：按照graphic prompt安装即可
• 安装cuDNN:解压下载文件cuda，将文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0的对应文件中。
• CUDA和cuDNN安装需要注意的问题是，CUDA和cuDNN的版本必须对应。例如cuda_8.0.44_win10对应cudnn5.1。
  否则就会出现：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块， ImportError: No module named ‘_pywrap_tensorflow_internal等问题。
• 如果还是出现上面的问题，可以尝试从微软官网下载Visual C++ 2015 redistributable，然后安装此文件。

TensorFlow 测试

1.官方的简单测试

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> sess.run(hello)
'Hello, TensorFlow!'
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> sess.run(a + b)
42
>>>

2.官方example测试

python yourpath\mnist_with_summaries.py

遇到问题：
Couldn’t open CUDA library cupti64_80.dll
cupti64_80.dll not found

解决办法：将文件目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64中的文件cupti64_80.dll复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin目录中

重新启动就可以了。