我們配置一個tensorflow-gpu版的深度學習環境
windows10 64
python3.5
vs2017（需要C++部分）
cuda9.0
cudnn7.1
GeForce GTX1060
1.安裝python
我們選擇python3.5,直接從官網下載windows10版本的安裝就行，可以選擇默認安裝路徑，並添加環境變量。
測試打卡cmd,輸入python,輸出python的版本信息
則安裝成功
2.安裝vs2017
3.安裝cuda
首先要確保你的電腦上裝了一塊差不多的顯卡
我們選擇cuda9.0,因為現在的tensorflow版本已經很新了，基本上不需要低版本的cuda。同樣的我們從官網下載cuda9.0版本，並默認路徑安裝（你也可以裝在其他盤）
添加環境變量
配置環境變量，右擊我的電腦->屬性->高級系統設置->高級->環境變量，新建環境變量
測試是否安裝成功，打開cmd,輸入nvcc -V
如正確輸出cuda的版本信息，則安裝成功
4.安裝cudnn
根據cuda9.0的版本，我們選擇cudnn7.1,到cudnn官網下載對應版本for windows10,是一個壓縮包
解壓出來，把解壓的文件拷貝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0文件目錄下，覆蓋
下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
解壓后覆蓋到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0目錄即可。
5.安裝pip
如果你的電腦沒裝pip,還要安裝pip，因為我們使用pip安裝tensorflow-gpu
請自行百度
6.pip安裝tensorflow
以上工作都成功的話，我們就可以安裝tensorflow了，
pip3 install tensorflow-gpu
如果安裝報錯的話，是網絡不好，時間等待的緣故，可以通過設定超時時間解決
pip3 --default-timeout=10000 install tensorflow-gpu
參考：https://wenwen.sogou.com/z/q798371922.htm
實際上這樣就可以安裝成功了，但是在我的電腦上出現了問題，裝的版本是tensorflow-1.10,在python環境下載入tensorflow報錯，網上搜了一下，找到了原因
我的電腦的cpu比較老（為了省錢）是g4600,不能用太新版本的tensorflow,如果你的電腦是較新的cpu，就應該沒問題，我的只能i卸載重裝
pip3 uninstall tensorflow-gpu
然后指定tensorflow的版本為1.5，就成功解決了
pip3 install tensorflow-gpu==1.5
參考：https://blog.csdn.net/fhqlongteng/article/details/80279197
https://www.imooc.com/article/40620
測試
當然也可以創建一個文件hello_tensor.py，輸入內容如下：
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) a = tf.constant(10) b = tf.constant(32) print(sess.run(a+b))
接下來就可以愉快的深度學習了....................
8/19 更
7.安裝pycharm
配好環境，我們還需要一個編譯器，擺脫cmd,首推pycharm
因為是在校學生，可以有教育郵箱去注冊，使用專業版
安裝完成后配置一下python,要不然會導入失敗
參考：https://www.cnblogs.com/yingchuan-hxf/p/7715575.html