Tensorflowが登場したのは2015年。
GoogleのDeep learningフレームワークということで、ずっと触らなければならないと思いながらも、なかなか踏み出せないでおりましたが、最近になって特に必要性を感じ、本腰入れて勉強しようと奮起してオライリー本を2,3冊購入。

しかし、環境構築がうまくいかない。本当にうまくいかない。プログラミング学習は環境構築が5割ともいうのが身にしみる。ただ4回ほどLinuxを再インストールしてWindowsでも試しているうちに解決できたので備忘録を書き留めておこう。次のような作業で苦しんだ。

ハードウェア構成

Tensorflow GPU版はLinux・Macでしか使えないという話を信じて、Ubuntuをインストール
　→当初はそうでしたが、2018年4月現在、Windows版もGPU対応している
Ubuntu上でのCUDAセットアップが全然うまく行かず、断念
WindowsでもGPU版できることを知る
Anaconda, CUDA, cuDNNをインストール
環境パスを設定
DLLの読み込みエラー'cudart64_90.dll'が見つからない
→そもそもCUDAインストールフォルダーに入っていなかった →Tensorflowの対応バージョンを確認する
　Tensorflow 1.8の対応バージョンは次の通り。これを外すと動かない。
```
 * Python 3.5
 * CUDA 9.0
 * cuDNN v7.1.4 (May 16, 2018), for CUDA 9.0
```
→ アプリケーションを確認すると、昔インストールした（かもしれない）CUDA関連のアプリが見つかったので、一度すべてアンインストールした上で実行すると上手く行った。