刚刚尝试了搭建python3.6+tensorflow1.8环境，趁还没忘光总结一下。

背景：学妹要跑https://github.com/taki0112/CartoonGAN-Tensorflow这个项目，我这个机器学习小白也打算试试水。看要求是python3.6+tensorflow1.8，精准定位，于是开始安。听同学说就是百度，看网上的教程就好。就之前我也特地单独安了python3.6和pycharm，后来发现其实也多余（后面搭环境的时候也会再安一次新的），但是对我来说其实也不多余（后面再说，情况很复杂）。

概述：tensorflow分为CPU和GPU版本。CPU安装起来较简单，我是用pip安装的方法，较简单。GPU需要格外安装CUDA，cuDNN来支持，很多教程还安了Anaconda集成环境，后续对库的支持更出色。

我的过程：

一、tensorflow-CPU

刚开始我以为我电脑没有可用的显卡，所以就安了CPU版本的tensorflow。只需要在cmd中操作，很简单。（注：我只列举我使用的语句，当然可能不直接或有其他方案，但我没细究）

pip3 install --upgrade tensorflow

---报错（忘了啥错）

python -m pip install --upgrade pip

pip3 install --upgrade tensorflow

---进行到中途失败

修改了python36（我刚开始单独安python3.6的location）的权限，似乎是设成对用户权限全开（到时候要用的时候再百度）

pip install tensorflow（我当时也不知道这与python -m pip install --upgrade pip的区别，就蛮试，现在想起来安装cpu版本时都没有考虑tensorflow是不是1.8版本。。。）

---完成

python -m pip install --upgrade pip（不知道需不需要）

---完成

测试是否成功

1、pip show tensorflow

2、python

---进入python环境

import tensorflow

上述两种都失败了（似乎），ImportError:DLL Load failed：找不到指定的路径

于是pip install protobuf==3.6.0

再测试，成功

进入pycharm中测试，跑成功了，但是出现warning:不合适AVX2编译的版本

看网上说https://blog.csdn.net/z564359805/article/details/81873350，可以忽视，或直接在对应tensorflow源码包安装

于是下载源码包，放到python3.6文件夹里

pip uninstall tensorflow

pip list（查看是否已删除原先的版本）

cmd中进入python36文件夹，pip install 源码包文件名.whl

成功

其实还是很成功的，没报一些奇奇怪怪的错误。

二、tensorflow-GPU

由于查了一下自己的显卡（设备管理器），查看https://developer.nvidia.com/cuda-gpus看cuda有没有支持，有！于是卸tensorflow-CPU，准备安tensorflow-GPU。

查看https://blog.csdn.net/omodao1/article/details/83241074看tensorflow1.8对应的CUDA和cuDNN版本，分别是CUDA9和cuDNN7。版本要安对！！！

http://blog.sina.com.cn/s/blog_14935c5880102wu86.html

参考了博文中的前5点，后面没参考。（而且在安那些软件的时候，用的资源也不是所给的链接里面的，因为给出的官网链接默认下载的都是最新版或是麻烦，比如tensorflow1.10，这不是我所需要的，所以我资源是另找的）

资源：CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exenetwork

cuDNN因为要注册麻烦，直接网上找了源码包（win10的很多，其他环境的不多）

Anaconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/   安的是3-4.4.0版本（此时它也自动安装了python，但我刚开始不知道）

然后情况就比较复杂了，我弄的比较乱，之后问学长才理清了点思路。

首先我下了tensorflow1.8-GPU对应的源码，放在最开始下载的python36文件夹，然后按CPU版本的步骤pip安装whl，成功。其实到这应该是算搭好了环境，在pycharm中选用最开始的那个python.exe，是可以运行的。（OK这是一种plan）

但是其实到这都还没用到Anaconda，后面用不到Anaconda的东西。于是问了下学长，思路是这样的。

先创建个环境，打开Anaconda prompt，conda create -n tensorflow-gpu pip python 3.6

---成功，然后激活activate tensorflow-gpu

conda install tensorflow-gpu==1.8.0

---成功，conda list查看有没有tensorflow1.8

到pycharm测试，也成功。（这是用的python.exe是新创建的环境里的）

但是到了Anaconda自带的spyder编译器里面又不行，而且在Anaconda Navigator的tensorflow-gpu中下载spyder，连打开都不行。哎。。。玄学。。。于是暂时放弃。。。就用pycharm写。（这时我相当于拥有两种可以用tensorflow-gpu的

学妹的情况：

学妹是win8，所以有点不一样。在下cuDNN时只有win7和win10版本可选，这时就选win7。而且在conda install tensorflow-gpu==1.8.0，提示说没找到这个包，只好按我上一种方法，用源码包whl，pip下载，也是可以的。

其他参考链接：

https://blog.csdn.net/qq_36306781/article/details/81254832

https://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615

https://www.cnblogs.com/hezhiyao/p/8292512.html

http://www.lqkweb.com/blog.php?id=1

https://blog.csdn.net/qq_33856151/article/details/79295086

http://www.zhimengzhe.com/windows/405494.html

https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236

https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543

https://blog.csdn.net/gaoyueace/article/details/78953218

https://blog.csdn.net/marco2018/article/details/79091425

https://blog.csdn.net/greenlight_74110/article/details/78408554

https://jingyan.baidu.com/article/af9f5a2d4b7b8843140a45d1.html

https://www.jianshu.com/p/94e6778937ea

https://blog.csdn.net/stupidautofan/article/details/79093920