TensorflowはWindowsワークフローと互換性がありますか？
Windowsの互換性については何も見ていません。これは現在進行中ですか、それとも何らかの努力をすれば現在どこで利用できますか？ （私はMacとUbuntuのボックスを持っていますが、Windowsマシンは現在theanoで使用している個別のグラフィックカードを搭載したマシンです）。
2016年11月28日更新：本日、Windowsのサポートを含むTensorFlow 0.12の最初のリリース候補をリリースしました。 Pythonシェルで次のコマンドを使用して、Pythonバインディングをインストールできます。
C:\> pip install tensorflow
...または、GPUサポートが必要な場合：
C:\> pip install tensorflow-gpu
また、Microsoft Visual C++およびNVCC（CUDAパーツ用）を使用して、TensorFlowを自分で構築することもできます。現在、Windows上でビルドする最も簡単な方法は、 CMake build を使用することです。まもなく Windows上のBazel のサポートを提供します。
前の答え：これまでWindowsでTensorFlowを構築しようとしていませんでした：サポートされているプラットフォームはLinux（Ubuntu）とMac OS Xのみであり、 'それらのプラットフォーム用のバイナリのみを構築しました。
現時点では、WindowsでTensorFlowを使用する最も簡単な方法は、Dockerを使用することです。 http://tensorflow.org/get_started/os_setup.md#docker-based_installation
Bazel（使用しているビルドシステム）がWindowsでのビルドのサポートを追加すると、Windowsサポートの追加がより簡単になるはずです。これは Bazel 0.3のロードマップ上 です。 Bazelの完全なロードマップはこちら で確認できます。
それまでの間、 TensorFlow GitHubページの問題17 をフォローできます。
@mrryが示唆したように、DockerでTensorFlowをセットアップする方が簡単です。 Docker環境でiPython Notebookをセットアップして実行する方法と、これをどのように管理したかを示します（すべてのテスト目的でiPython Notebookを使用し、実験を文書化することは非常に便利です）。
ここでは、Windows用のdockerとboot2dockerの両方をインストールしたと想定しています。
まず、デーモンでTensorFlowドッカーを実行し、Jupyterサーバー（iPythonノートブック）がメインのWindowsシステムのブラウザーからアクセスできるようにセットアップします。
docker run -dit -v /c/Users/User/:/media/disk -p 8888:8888 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest
/c/Users/User/を、マウントするホストのパス、つまりiPythonファイルを保存できる場所に置き換えます。 C：以外の他のドライブに設定する方法がわかりません。もしそうなら教えてください。 /media/diskは、ホストパスがマウントされるTensorFlowドッカー内の場所です。
-p 8888:8888は、基本的に「ドッカーのポート8888をホストディレクトリの8888にマップする」ことを意味します。必要に応じて、2番目の部分を他のポートに変更できます。
実行したら、次のコードを実行してアクセスできます。
docker exec -ti [docker-id] bash
[docker-id]は、次のコマンドを実行して見つけることができます。
docker ps
TensorFlowのドッカー内からipythonノートブックサーバーを起動するには、次のコマンドを実行します。
ipython notebook --ip='*'
IpythonサーバーがすべてのIPをリッスンできるようにして、ホストマシンからアプリにアクセスできるようにします。
アプリをhttp://localhost:8888で表示する代わりに、http://[boot2docker-ip]:8888でのみ表示できます。 boot2docker-ipを見つけるには、端末（boot2docker端末ではない）でこれを実行します。
boot2docker ip
TensorFlowは現時点ではWindowsをサポートしていませんが、Windowsは変更されています。 Windows 10 Build 14432にはbashが含まれています。
ビルドは https://www.Microsoft.com/en-us/software-download/windowsinsiderpreviewadvanced からダウンロードできます。
インストール後、bashをインストール/有効化して、cmdにbashと入力します。それでおしまい。
（画像は https://blogs.windows.com/windowsexperience/2016/04/06/announcing-windows-10-insider-preview-build-14316/ ）からのものです
次に、これを実行します（Pythonは既にインストールされています）：
Sudo apt-get install python-pip python-dev
Sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
Windowsでの幸せなテンソルフロー！
Windowsで実行する別の方法は、たとえばVmware（商用に使用しない場合は無料版）をインストールし、そこにUbuntu Linuxをインストールしてから、Linuxの指示に従ってTensorFlowをインストールすることです。それは私がやっていることです、それはうまくいきます。
Microsoft WindowsでTensorFlowを構築するための初期サポートがコミットで2016-10-05に追加されました d0d975f8c3330b5402263b2356b038bc8af919a2 ：
このPRには、CMakeを使用してWindows上でTensorFlow（CPUのみ）を構築するためのサポートの初期バージョンが含まれています。 WindowsでCMakeを使用してビルドするためのドキュメント、Windowsでコア機能を実装するためのプラットフォーム固有のコード、およびC++サンプルトレーナープログラムとPIPパッケージをビルドするためのCMakeルール（Python 3.5のみ）が含まれています。 CMakeルールは、Visual Studio 2015でのTensorFlowの構築をサポートしています。
Windowsのサポートは進行中の作業であり、フィードバックと貢献を歓迎します。
現在サポートされている機能の詳細およびWindowsでTensorFlowをビルドする方法の手順については、ファイル
tensorflow/contrib/cmake/README.md。
TensorFlowがWindowsで正式に利用可能になりました！
TensorFlowは、Microsoft Windowsでビルドおよび実行されるようになりました（Windows 10、Windows 7、およびWindows Server 2016でテスト済み）。サポートされている言語には、Python（pipパッケージ経由）およびC++。GPUアクセラレーション用のCUDA 8.0およびcuDNN 5.1がサポートされています。既知の制限事項は次のとおりです。 GCSおよびHDFSファイルシステムは現在サポートされていません。 QuantizedConv2D、QuantizedMatmul、QuantizedMaxPool、QuantizeDownAndShrinkRange、QuantizedRelu、QuantizedRelu6、QuantizedReshape、QuantizeV2、RequantizationRange、およびRequantize。