本文主要向大家介绍了机器学习之win10下机器学习TensorFlow搭建，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

之前在网上查找了很多资料，试了无数次，尤其是Anaconda，反复安装删除了无数次。昨天忙活了一天，安装失败，今天终于成功。
特此记录。安装好后，在pycharm IDE下也可以顺利运行了。下面的是在自己电脑上的测试：

机器学习 
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主要步骤：首先安装python和pip，再通过pip安装tensorflow，如果是安装CPU版本的非常简单，如果安装GPU版本的话，还需要再安装CUDA和CuDNN。
另外，自己在按照此篇博客安装之前，已经装好了anaconda，应该也是需要的，不太确定。
 
1.安装python与pip，由于我之前的python是python 3.6，然而python是支持python3.5的，一开始在某些无良博客看的教程都没有提到这一点，后来看了官方教程才明白必须要是64位python 3.5（注意不是32位！）。安装python的过程不难，由于现在版本的pip是可以和python一起安装的，因此在安装python的时候一定要注意把pip那一项勾选上，（python3.5安装时候，用的是自定义安装，那里自动勾划了pip选项，可以看到）首先在网上找到安装包（我是在CSDN上下载的），下载之后自己选一个路径安装即可，我的路径是D:\python3.5.2，之后python就安装成功了，如图所示，pip就安装在Scripts中。 
但是只是安装好还不够，因为python和pip是依赖于环境变量来运行的，所谓的环境变量是什么意思呢？我的理解是，你使用python的时候，在命令行里输入python 
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要解释的程序的名字，但是系统是不知道你这一句python是什么意思的，同样的，你输入pip命令安装一些包的时候，系统也没办法识别pip是什么，所以就需要提前告诉系统一声，让它在某几个路径里去找，使用过gcc或者g++的朋友对这个一定很熟悉，因为gcc和g++也需要配置环境变量。 
2.安装TensorFlow 
有两种安装方式，一种是在CPU上安装，另一种是在GPU上安装，因为我的显卡是NVIDIA的，而且采用GPU会更快一些，因此我采用的是在GPU上安装，需要先安装两个东西：
1、CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 2、CuDNN：https://developer.nvidia.com/cudnn
首先下载好CUDA安装之后，记得把CUDA的路径放到环境变量里面，安装CuDNN的时候，解压之后发现有include、bin和lib三个文件，把内容放到CUDA对应的文件里面就可以了！ 
安装好之后，GPU的安装和CPU的安装就基本一样了，在命令行中输入命令即可： 安装CPU版本：
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
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安装GPU版本：
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 
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不过这看似简单的一步浪费了我好多时间，无论我选择在CPU上安装还是在GPU上安装，都会提示is not a supported wheel on this platform 这个时候我们如果打开命令行，先输入python打开python，再输入import 
pip加载pip模块，输入print(pip.pep425tags.get_supported())就会发现，你的pip是不支持3.5版本的，也就是说，pip没有办法识别你的whl格式的文件。这个时候输入一条命令pip 
install wheel然后再输入之前的命令就会发现已经安装好啦！ 
接下来我对TensorFlow官方文档的程序进行了测试，首先我测试了一下比较简单的乘法程序，主要是将两个矩阵相乘：
import tensorflow as tf
matrix1=tf.constant([[5,6]])
matrix2=tf.constant([[1],[1]])
product=tf.matmul(matrix2,matrix1)
sess=tf.Session()
result=sess.run(product)
print(result)
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结果如图 接下来我又测试了TensorFlow文档开篇提供的程序：
import tensorflow as tf
import numpy as np
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100))
y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))
y = tf.matmul(W, x_data) + b
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for step in range(0, 201):
    sess.run(train)
    if step % 20 == 0:
        print (step, sess.run(W), sess.run(b))
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但是出现错误: CUDA version is insufficient for CUDA runtime version 
出现了这个之后还出现了一大篇Failed，看来是CUDA的驱动版本不够高导致的，于是我到了NVIDIA的官网上按照我的电脑版本更新了驱动（我的是windows10_64位）。 
再运行，结果如下：  
这说明我们的程序成功运行了，TensorFlow安装成功！ 以上是我在安装的时候出现的问题，如果还有其它的情况，欢迎大家在评论区留言！ 

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