如何在已經安裝anaconda2電腦上，保留anaconda2（python2.7），安裝TensorFlow。
由於TensorFlow只支援python3，所以要安裝python3， ，又想保留python2，可以通過anaconda來管理兩個版本的python而不至於產生衝突。方法如下：

python3安裝

• 建立一個名為python36的環境，指定Python版本是3.6
  開啟cmd:conda create –name python36 python=3.6
  
  安裝好之後在anaconda的envs檔案目錄中可以看到安裝的檔案
  

• 安裝好之後，要使用python3.6之前要先啟用python3.6
  cmd中輸入：activate python36
  

• 使用完之後退出環境
  cmd中輸入：deactivate python36
  
  這樣就進入了python3的環境，輸入python即可開始程式設計，但是程式設計經常要使用Spyder或jupyter，那就得安裝anaconda3，方法如下

anaconda3 安裝

• 建立一個名為Anaconda3的環境變數
  cmd中輸入：conda create –name Anaconda3
• 安裝spyder、jupyter
  開啟anaconda2的navigator，application中選擇Anaconda3，然後選擇要安裝的軟體即可自動安裝好。
  
• 安裝好之後，使用和python3類似
  cmd中輸入： activate anaconda3
  已啟動jupyter為例，cmd中接著輸入：jupyter notebook
• 使用完之後退出環境
  cmd 中輸入： deactivate anaconda3

TensorFlow 安裝

• 啟用anaconda3環境
  cmd中輸入：activate anaconda3
• 安裝TensorFlow，這裡有多個安裝版本，但是隻有一個成功了
  pip install tensorflow-gpu #結果顯示html5lib安裝失敗
  pip install –upgrade tensorflow #也失敗，失敗原因沒有儲存下來
  pip install –upgrade –ignore-installed tensorflow-gpu #安裝成功
  

CUDA 與 cuDNN安裝

• 安裝CUDA：按照graphic prompt安裝即可
• 安裝cuDNN:解壓下載檔案cuda，將檔案複製到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0的對應檔案中。
• CUDA和cuDNN安裝需要注意的問題是，CUDA和cuDNN的版本必須對應。例如cuda_8.0.44_win10對應cudnn5.1。
  否則就會出現：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模組， ImportError: No module named ‘_pywrap_tensorflow_internal等問題。
• 如果還是出現上面的問題，可以嘗試從微軟官網下載Visual C++ 2015 redistributable，然後安裝此檔案。

TensorFlow 測試

1.官方的簡單測試

>>> 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測試

python yourpath\mnist_with_summaries.py

遇到問題：
Couldn’t open CUDA library cupti64_80.dll
cupti64_80.dll not found

解決辦法：將檔案目錄C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64中的檔案cupti64_80.dll複製到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin目錄中

重新啟動就可以了。