tensorflow1.14的安装
该文章适用于tensorflow2.0推出之前，若还想安装需要更改一些命令，比如在后面加上版本号，对应要安装的软件版本也上官网看
‘’’ 设置清华镜像站Pypi：
C:\Users\honore>pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
通过Pypi安装tensorflow CPU版本：
C:\Users\honore>pip install --upgrade tensorflow
‘’’
tensorflowGPU版本安装（window）
打开官方网站https://tensorflow.google.cn/install/pip?lang=python2
首先选择GPU支持，查看必要的软件
下载各软件，注意版本
CUDA安装是需要重新开机的，使用以下命令来确认
C:\Users\honore>nvcc -V
CUPTI就附带安装了（自定义安装，全选）
cuDNN的安装：
首先打开CUDA安装目录，解压cnDNN压缩包到该目录
（打开控制面板，系统与安全，系统或）我的电脑右键属性，高级系统设置，下方环境变量，确定有
再到系统变量PATH变量中确定有
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
添加
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64
之后设置清华镜像站Pypi：
C:\Users\honore>pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
通过Pypi安装tensorflow GPU版本：
C:\Users\honore>pip install --upgrade tensorflow-gpu
出现的错误代码情况：
确定安装的numpy版本，可能会太新，利用
pip uninstall numpy # 卸载
pip install “numpy < 1.17” # 低版本安装
确定显卡驱动够新，不能用我的电脑属性里的硬件管理器来验证，
上官网，利用任务管理器查看显卡名字，直接在官网下载安装