Tensorflow兼容Windows工作流程吗？
TensorFlow在Windows上的兼容性问题，是由于无法直接在Windows上安装TensorFlow而引起的。为了解决这个问题，有人提出了在Windows上安装虚拟机并在虚拟机中安装Linux系统来安装TensorFlow的方法。这种方法在实践中被证明是有效的。
然而，有人提出了一个问题，是否可以通过虚拟机在GPU上处理数据。另外，有人问Vmware和VirtualBox哪个更好。
根据最新的信息，截至2015年7月，在虚拟机中无法通过CUDA进行工作，因为从虚拟机抽象中获取对真实PCIe设备的访问权限并不容易。据说将来可能会有可能实现这一点，但目前还没有看到可行的解决方案。
目前在Windows上使用TensorFlow存在兼容性问题，但通过在虚拟机中安装Linux系统可以解决这个问题。然而，虚拟机中无法使用GPU进行计算。这是一个仍然需要进一步研究和解决的问题。
Tensorflow兼容Windows工作流的问题出现的原因是因为在Windows环境下安装和配置Tensorflow相对较为复杂。然而，通过使用Docker可以更加方便地设置Tensorflow，并在Docker环境中运行iPython Notebook。
以下是如何在Docker环境中设置Tensorflow并让iPython Notebook正常运行的步骤：
1. 首先，确保已经安装了docker和boot2docker for Windows。
2. 在后台运行Tensorflow docker并设置Jupyter服务器（iPython Notebook）可以从主Windows系统的浏览器访问：
docker run -dit -v /c/Users/User/:/media/disk -p 8888:8888 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest
将/c/Users/User/替换为您希望挂载iPython文件的主机路径。其中/media/disk是Tensorflow docker中与主机路径挂载的位置。
3. 运行以下代码来访问Tensorflow docker：
docker exec -ti [docker-id] bash
其中[docker-id]可以通过运行以下命令找到：
docker ps
4. 在Tensorflow的docker中启动ipython notebook服务器：
ipython notebook --ip='*'
5. 为了允许ipython服务器监听所有ip，以便从主机机器访问，可以在主机浏览器中访问http://[boot2docker-ip]:8888。要找到boot2docker-ip，可以在终端中运行以下命令：
boot2docker ip
通过使用Docker可以方便地在Windows系统中设置和运行Tensorflow和iPython Notebook。
TensorFlow是一个非常流行的机器学习框架，然而在过去，它只支持Linux和Mac OS X操作系统，没有提供Windows的支持。这对于许多使用Windows的开发者来说是一个问题，因为他们无法在自己的工作流中使用TensorFlow。
然而，幸运的是，TensorFlow的开发团队已经在2016年11月28日发布了第一个支持Windows的版本，即TensorFlow 0.12。要在Windows上安装TensorFlow，可以使用以下命令在Python shell中运行：
C:\> pip install tensorflow
如果需要GPU支持，则可以运行以下命令：
C:\> pip install tensorflow-gpu
此外，也可以使用Microsoft Visual C++和NVCC自己构建TensorFlow。在Windows上构建TensorFlow最简单的方法是使用CMake构建，而且TensorFlow团队也将很快提供对Bazel在Windows上的支持。
在此之前，如果想在Windows上使用TensorFlow，最简单的方法是使用Docker。具体的安装步骤可以参考TensorFlow官方网站上的说明。
根据TensorFlow开发团队的表示，一旦Bazel支持在Windows上构建，添加Windows支持将变得更加容易。目前，Bazel的Roadmap已经包含了在Windows上构建的计划。
总之，虽然过去TensorFlow没有提供Windows的支持，但是现在已经发布了支持Windows的版本。开发者可以使用pip命令安装TensorFlow，也可以使用Docker进行安装。同时，TensorFlow团队也在努力加快添加Windows支持的进程。