【背景】
在scikit-learn基础上系统结合数学和编程的角度学习了机器学习后(我的github:https://github.com/wwcom614/machine-learning)，意犹未尽，打算再借势学习下深度学习TensorFlow。无奈安装之后遇到了这个问题，耽误了几个小时才得以解决。
我发现这是个很多人开始TensorFlow之旅普遍遇到的问题，而且是很多人尝试了网上很多方法都未解决的问题。排坑过程很烦，主要是各种尝试很耗时间，最终自己找到了原因，解决了问题，共享给各位同学，少走弯路，抓紧上路，呵呵。
【遇到问题】
我是在Windows环境下，使用Anaconda3的python3.6.5环境，安装TensorFlow最简单的CPU版本(自己的搓平板电脑不支持GPU)：
管理员身份运行Anaconda Prompt，然后执行：pip install tensorflow
安装过程非常顺利，Python中 import tensorflow 也OK
但是运行tensorflow程序时，报：
File "路径PythonPython36libimportlib\__init__.py", line 126, in import_module
return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
File "<frozen importlib._bootstrap>", line 978, in _gcd_import
File "<frozen importlib._bootstrap>", line 961, in _find_and_load
File "<frozen importlib._bootstrap>", line 950, in _find_and_load_unlocked
File "<frozen importlib._bootstrap>", line 648, in _load_unlocked
File "<frozen importlib._bootstrap>", line 560, in module_from_spec
File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 922, in create_module
File "<frozen importlib._bootstrap>", line 205, in _call_with_frames_removed
ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。
【解决过程】
网上搜索有人说，这是使用Python3.6导致的，TensorFlow目前只支持Python3.5。但我在TensorFlow官网发现其已经支持Python3.6。但我考虑也许最新版本支持不完善？反正咱用的是Anaconda，换个Python版本so easy(有兴趣可以查看我的另外一篇使用Anaconda的博客https://www.cnblogs.com/wwcom123/p/9152909.html)。轻松切换为Python3.5环境，发现问题依旧，那么不是这个问题。
于是我换回Python3.6.5版本继续尝试。
网上还有人说，这是未安装微软的Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3导致，于是到https://www.microsoft.com/zh-cn/download/confirmation.aspx?id=53587下载安装，发现机器上本来就有，而且问题依旧，那么也不是这个问题。
最终想到，也许是最新版本有兼容性问题，安装老版本的TensorFlow尝试一下，于是管理员身份运行Anaconda Prompt，先卸载之前安装的最新版版本的TensorFlow：pip uninstall tensorflow , 然后执行：pip install tensorflow==1.3。结果问题解决。
【结论】
目前可以基于Python3.6.5版本进行TensorFlow开发。根本原因是自己的电脑不新，CPU尽管是Intel的，但不新也许太老不主流了，TensorFlow的新版本已不打算继续支持这种CPU了。所以我尝试1.3版本的TensorFlow是OK的，但最新的1.8版本就报错了(1.4版本会有个warning)。
