关于搭建tensorflow环境的个人总结

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 te