1.首先确保已经安装python，然后用pip来安装matplotlib模块。
2.进入到cmd窗口下，建议执行python -m pip install -U pip setuptools进行升级。
3.如果之前已经安装了Numpy，则需要先卸载之前的安装，因为每个Tensorflow都有一个版本的numpy对应，故要卸载之前numpy
4.接着键入python -m pip install --upgrade tensorflow 进行自动的安装，系统会自动下载安装包。
命令提交以后，你唯一能做的就是等待了。你唯一能祈祷的，就是这该死的GFW不会坏了你好事。 还好这次运气不错，一次搞定。
验证安装
在桌面上创建a.py文件，写入以下代码
importtensorflow as tfimportos
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]= "2"hello= tf.constant("Hello, TensorFlow!")
sess=tf.Session()print(sess.run(hello))
a= tf.constant(10)
b= tf.constant(25)print(sess.run(a + b))
参考：
win10安装TensorFlow填坑笔记：http://blog.csdn.net/chewinggum/article/details/70373098
【TensorFlow】Windows10 64 位下安装 TensorFlow - 官方原生支持：http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159
Windows下安装tensorflow步骤：http://blog.csdn.net/chongtong/article/details/53905625?locationNum=6&fps=1
TensorFlow 安装教程：http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52749488
学习：
知乎：https://www.zhihu.com/question/49909565
极客：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/
异常处理：
下面是从网上找到的，别人在安装的过程中出现的错误或异常，以及解决方法：
后来直接pip install tensorflow，tensorflow装完，自动装numpy却报错了。因为我之前自己用了numpy，早就装了。而每个tensorflow都有一个版本的numpy对应，故要卸载之前numpy。解决方法如下
1.Exception:
Traceback (mostrecent call last):
……
PermissionError:[Errno 13]
Permission denied:"D:softwareAnacondaLibsite-packagesnumpycoremultiarray.cp36-win_amd64.pyd"
解决办法：关闭所有正在运行的python程序
2. Installing collected packages:numpy, tensorflow-tensorboard, tensorflow
Found existing installation: numpy 1.11.3
Uninstalling numpy-1.11.3:
Exception……
无法卸载numpy
解决办法：pip install tensorflow –ignore-installed numpy
=============================================================
官方安装链接
tensorflow 0.12.0开始支持Windows下安装了
环境要求：
Windows 64位
python 3.5
pip 9.0.1
tensorflow 0.12.0
cuda8.0
cudnn5.1
visual c++ 2015 运行时库
查看gpu是否支持cuda
安装过程：
安装python3.5
安装
升级pip
python.exe -m pip install --upgrade pip
安装tensorflow
cpu版本
pip install --upgrade tensorflow
gpu版本
pip install --upgrade tensorflow-gpu
gpu版本tensorflow安装gpu支持包
安装cuda8.0
安装
安装cudnn5.1
安装
添加解压后的娇气的蚂蚁目录到PATH环境变量
测试tensorflow
$ python
...
>>>import tensorflow as tf
>>>hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!")
>>>sess = tf.Session()
>>>print(sess.run(hello))
b"Hello, TensorFlow!"
>>>a = tf.constant(10)
>>>b = tf.constant(32)
>>>print(sess.run(a + b))
42
>>>
另外需确认CUDA CUDNN与TensorFlow版本是否匹配
gpu使用情况查看
nvidia-smi -l # 实时返回GPU使用情况