1.6 搭建环境
本节主要介绍在Windows的平台上如何安装TensorFlow，以及简单的运行测试。
1.6.1 安装环境
因为深度学习计算过程中大量的操作是向量和矩阵的计算，而GPU在向量和矩阵计算方面比CPU有一个数量级的速度提升，所以机器学习在GPU上运算效率更高。
通过以下方式来查看Windows系统上的GPU信息。
在“运行”对话框中输入dxdiag，如图1-2所示，然后单击“确定”按钮，此时会打开“DirectX诊断工具”对话框。单击其中的“显示”选项卡，可以查看机器的显卡信息，如图1-3所示。
图1-2 输入dxdiag命令
图1-3 查看Windows的显卡信息
由图1-3可以看到，这个机器上的显卡芯片类型是Intel（R） HD Graphics Family。
1.6.2 安装TensorFlow
TensorFlow的Python语言API支持Python 2.7和Python 3.3以上的版本。本书使用的是TensorFlow 3.6.5版本。
1.安装pip
pip是用来安装和管理Python包的管理工具。首先，去Python官网下载pip最新版本（https：//pypi.python.org/pypi/pip＃downloads），下载完成后，在Windows系统上安装pip的命令为：
python setup.py install
接着在Windows中设置环境变量，方法为在Windows环境变量的PATH变量后添加“\Python安装目录\Scripts”。
目前，TensorFlow在Windows上只支持64位的Python 3.6.5版本。
2.通过pip安装TensorFlow
TensorFlow已经把最新版本的安装程序上传到了Pypi，所以可以通过最简单的方式来安装TensorFlow（要求pip版本在8.1版本或者更高）。
安装CPU版本的TensorFlow的命令如下：
安装支持GPU版本的TensorFlow的命令如下：
在Windows系统上安装CPU版本（0.12版本）的命令如下：
TensorFlow在Windows上依赖MSVCP140.DLL，这里需要提前安装Visual C++2015 redistributable（x64位），其下载地址为https：//www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx？id=53587，下载文件为vc_redist.x64.exe。
1.6.3 安装测试
如果顺利的话，到这里已经成功安装了TensorFlow，那么简单测试一下安装是否成功。
上面这段代码若正常运行，会打印出TensorFlow的版本号，这里是“1.7.0”。
但也可能会存在一些问题：
如果在import tensorflow as tf之后，打印出来Cuda的so或者CuDNN的so没有找到，一般是因为Cuda或者CuDNN的路径没有添加到环境变量里。
下面再进行一个简单的计算，看看TensorFlow是否运行正常。输入如下代码：
如果这段代码可以正常输出“Hello，TensorFlow！”和“2+3=5”，那么说明TensorFlow已经成功安装了。