參考：https://blog.csdn.net/gyp2448565528/article/details/79451212
按照原博主的方法在自己的機器上會有一點小錯誤，下面的方法略有不同
環境：win10 64位系統，帶nVidia顯卡
在https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus查看是否支持自己的顯卡用於加速訓練
學tensorflow之前試過一次安裝GPU版本的TF，網上有很多教程，看着都挺繁瑣，其實直接在anaconda里配置一下就好了，但anaconda默認下載源下載速度極慢，GPU版本的下載的時候總是出現錯誤：multiple error，百度了一下沒找到錯誤原因，應該是下載速度過慢導致的類似time out 的錯誤，作罷。現在用CPU版的TF訓練網絡速度實在不能忍，於是昨晚按照上面貼出的博文的方法，折騰了一番，最終成功安裝，現在捋一捋，步驟如下：
1. 下載安裝anaconda，安裝時注意勾選add anaconda to my PATH environment variable
2. 打開cmd,輸入以下命令：
conda create -n tensorflow pip python=3.6
遇到y/n時都選擇y（我的python版本是3.6的，所以使用3.6的版本）
3. 輸入命令：
activate tensorflow
4. 由於默認源下載速度極慢，安裝圖中會出現timeout錯誤，遂改用國內的源，采用pip安裝，一開始按照原博主的方法輸入這個命令：
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple后面的-i可能是-index-url的縮寫（我猜的），安裝其他包時也可以加入這句來指定為下載源，然而過了幾分鍾依然彈出timeout錯誤，又查了一下解決辦法，加了一句--default-timeout=100，修改默認等待時間，即輸入下面的命令：pip install--default-timeout=100--ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
等待一段時間后，終於完成安裝，如下圖：
接着在命令行輸入python，再輸入import tensorflow，提示沒安裝cuda：
（圖片引用自上面貼出的博文）
按照原文中提供的cuda和cudnn下載並安裝，並在 “我的電腦-管理-高級設置-環境變量” 中找到path，添加以下環境變量（cuda使用默認安裝路徑）：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include
按照原文的方法，添加環境變量后輸入命令：
import tensorflow
然而還是出現上面沒有在path路徑中找到dll文件的錯誤，於是輸入下面的命令，打印當前的變量：
echo %path%
發現上面的4個環境變量並沒有添加進去，原來還需要重啟一下，重啟之后再輸入上面的命令，發現4條環境變量已成功添加
再在命令行里輸入：
activate tensorflow
再輸入：
python
再輸入：
import tensorflow
終於沒再彈出錯誤：
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
注意，上面安裝的tf在anaconda navigator里創建了一個名為tensorflow的環境，但在這個環境里是找不到tensorflow的包的，因為這個tf是通過pip安裝的，所以不會在里面顯示，但這個包的確被安裝到anaconda的這個新環境的路徑里了，只是不能用navigator來管理
在pycharm中的配置：
file--settings--project interpreter，單擊右邊的齒輪圖標，選擇add local，添加本地解釋器，如圖：
切換到existing environment，找到剛安裝的tensorflow環境里的python.exe，單擊OK:
project就切換到含有tensorflow-gpu包的新環境里：
等等。。。。為什么package里找不到tensorflow？原來是使用了conda package manager，把它點掉，這樣就能正常在PC里使用TF啦：
以后如果想在這個環境里安裝新的包，應該是在命令行里activate tensorflow，然后再pip install XXX。。。