Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行する．
パッケージのアンインストール操作
※ トラブルの可能性を減らすために，次の操作でアンインストールを行っておく．
```
pip uninstall -y tensorflow tensorflow-gpu
```
pip を用いてインストール
※ 「pip install」は、パッケージをインストールするためのコマンド
GPU 版の Tensorflow をインストールする場合
```
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow-gpu 
```
CPU 版の Tensorflow をインストールする場合
```
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow 
```
TensorFlow のバージョン確認
※ Anaconda 3 内の Python を意図せずに使ってしまうことが無いように「python」でなく「py」を使う．「py」は Windows の Pythonランチャー．
※ バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある
```
py -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
```
TensorFlow がインストールできたかを確認したい．
Python プログラムを動かす．
※ そのために， PyCharmなどにある Python コンソールや， Windows のPythonランチャーである「py」が便利である．
結果として「b'Hello, TensorFlow!'」のように表示されるので確認する．
```
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
print(hello)
```
ここでエラーメッセージが出ることがある． tensorflow GPU 版に合致する NVIDIA CUDA ツールキットがインストールされていないことが原因かも知れない．
次の Web ページには，pip を用いて TenforFlow をインストールするときの CUDA ツールキット，cuDNN SDK のバージョン指定の情報がある．例えば，tenforflow 1.14 では・ CUDA ツールキットのバージョンは 10.0（10.1 は動かない），cuDNN SDK のバージョンは 7.4.1 以上の情報がある．
https://www.tensorflow.org/install/gpu#pip_package
CUDA ツールキットの古い版のインストールについては・「別のページ」で説明している．
今度は，次の Python プログラムを実行してみる．
結果として「42」のように表示されるので確認する．
「tf.add(a, b)」と「a + b 」は，同じ結果になる
```
import tensorflow as tf
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print( tf.add(a, b) )
print( a + b )
```
今度は，次の Python プログラムを実行してみる．
結果として「[[ 12.]]」のように表示されるので確認する．
```
import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
print( tf.matmul(matrix1, matrix2) )
```