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前提要求

• 电脑安装 python，且版本在3.5 以上，同时安装pip/pip3
• 电脑是Nvidia显卡
• 安装CUDA
• 安装cuDNN

注意：
由于现在windows下tensorFlow最多支持到CUDA v8.0 + cuDNN v6，而现在Nvidia现在官网上只推CUDA v9.0和cuDNN v7，后者的组合现在的windows 版的TensorFlow还不支持(当前时间 2017/11/15)，后续应该会有更新，另外比较蛋疼的是Nvidia的cuDNN的下载地址经常挂掉，就像下面这样：

这里给出网盘链接：
CUDA 8.0.61 链接：http://pan.baidu.com/s/1c28jPXe 密码：1fg5
cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0: 链接：http://pan.baidu.com/s/1i5GNjzZ 密码：xh83

安装CUDA

非常简单，网上教程一搜一罗筐，按下不表。

安装cuDNN

只要将上面下载的压缩包解压，将得到的相关文件拷贝到CUDA对应的安装目录下：

解压的cuDNN文件
CUDA的安装文件

安装TensorFlow(GPU)

• 打开cmd窗口，输入pip3 install tensorflow-gpu

  
  
  

  好了，装好了，简单吧，接下来可以跑个测试程序测试以下

测试

• 前提要求

测试之前最好先给python装上Numpy + matplotlib + pillow,只要在cmd窗口依次敲入以下命令就可以了：
pip3 install numpy
pip3 install pillow
pip3 install matplotlib

• 下载git 项目：
  https://github.com/martin-gorner/tensorflow-mnist-tutorial
  电脑上安装了git的用户，cd到自己desirable的目录clone一下也就行了，没安装Git的，直接下下来解压也一样的。

git clone https://github.com/martin-gorner/tensorflow-mnist-tutorial

• 编译运行

1. 打开cmd，cd 到项目的文件所在位置，或者直接在项目文件位置，按住shift + 点击鼠标右键，点“在此处打开命令窗口”
2. 输入下面命令，运行

python mnist_1.0_softmax.py

3. 能成功运行就说明安装成功了

   
   

不得不说，python可视化做的还是不错的~~~

最后

这里推荐一下台大李宏毅老师关于Deep learning的ppt课件，由浅到深，循序渐进，且又不失风趣幽默，作为入门deep learning是再合适不过了。
百度云： 链接：http://pan.baidu.com/s/1kVzOiDT 密码：7ijx