64的windows环境下使用tensorflow

1. 为什么说要在64位的环境下使用？
   这个首先要考虑是开发是基于一个科学计算的函数库，主要是指令集调用寄存器的带宽是8个字节。同比情况下在逻辑计算单元下的系统控制内存之间步长减少一半，
   第一，64位操作系统的设计初衷是：满足机械设计和分析、三维动画、视频编辑和创作，以及科学计算和高性能计算应用程序等领域中需要大量内存和浮点性能的客户需求。换句简明的话说就是：它们是高科技人员使用本行业特殊软件的运行平台。而32位操作系统是为普通用户设计的。

   第二，要求配置不同。64位操作系统只能安装在64位电脑上(CPU必须是64位的)。同时需要安装64位常用软件以发挥64位（x64）的最佳性能。32位操作系统则可以安装在32位(32位CPU)或64位(64位CPU)电脑上。

   第三，运算速度不同。64位CPU GPRs(General-Purpose Registers，通用寄存器)的数据宽度为64位，64位指令集可以运行64位数据指令，也就是说处理器一次可提取64位数据(只要两个指令，一次提取8个字节的数据)，比32位(需要四个指令,一次提取4个字节的数据)提高了一倍，理论上性能会相应提升1倍。

   第四，寻址能力不同。64位处理器的优势还体现在系统对内存的控制上。由于地址使用的是特殊的整数，因此一个ALU（算术逻辑运算器）和寄存器可以处理更大的整数，也就是更大的地址。比如，Windows Vista x64 Edition支持多达128 GB的内存和多达16 TB的虚拟内存，而32位CPU和操作系统最大只可支持4G内存。
   一般下载3.5版本python的anaconda。新环境的安装就选择勾选python的advanced Options下的环境变量。

教程如下：http://download.csdn.net/detail/yunxinan/9762767
相关的插件也在我的资源里面：http://download.csdn.net/detail/yunxinan/9890784
以上是64位系统下CPU版本tensorflow

需要集群和docker或spark的tensorflow需要安装CUDA和cndnn库才行