一、 anaconda的安裝
anaconda官網：https://www.anaconda.com/distribution/
根據自己的需要下載anaconda版本(本文考慮到python3.7可能有些兼容問題采用的是Anaconda3-5.2.0支持python3.6)
百度網盤鏈接：https://pan.baidu.com/s/1UUVJRWs1bjLD8HALbwZ0aQ
提取碼：v1af
1，點擊安裝包安裝,點擊next
2，選擇I Agree
3，這里選擇anaconda是對於當前用戶還是所有用戶(小編安裝的是對於所有用戶)，Next
4，選擇安裝的路徑(默認路徑就好)，Next
5，這里切記勾選add anaconda to mypath自動配置環境變量不然自己配置環境變量麻煩，選擇install
next
6，然后后面選擇skip
7，最后選擇finish
8，驗證anaconda
win+r 輸入 cmd 然后輸入python
Anaconda安裝成功
9，更換pip的鏡像地址，提升包的安裝速度
windows下，直接在user目錄中創建一個pip目錄，如：C:\Users\xx\pip，新建文件pip.ini，內容如下
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
10，anaconda3中創建python2環境
(1) 在cmd中輸入conda create -n py27 python=2.7（py27是指你創建的虛擬環境的名字，python=2.7是指python的版本）
(2) 激活python2的環境
activate py27
此時python2中只有原始的包，在python2中安裝anaconda的包
Conda install anaconda
最后pip list一下查看安裝的包
二、CUDA的安裝
1，查看自己N卡支持的CUDA版本，打開NVIDIA控制面板，選擇系統信息
2，系統信息中選擇組件
3，查看自己的CUDA版本(小編這里支持CUDA10.1)
4,CUDA官網(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10)版本根據自己的需要選擇
5，安裝路徑，選擇OK（安裝完成后路徑會自動變化所以這里路徑選擇默認就好）
6，點擊下一步
7，點擊同意並安裝
8，不想折騰就精簡
9，顯示沒有VS，勾選並點擊NEXT（切記關閉360等安全軟件不然會失敗）
10，安裝完成
11，最后CUDA的安裝路徑會在
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1中
12，輸入nvcc -V可以查看CUDA版本即安裝成功
13，如果顯示沒有nvcc 將CUDA的bin目錄(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin)添加到環境變量
14，我的電腦右鍵屬性
15，選擇環境變量
16，path編輯
17，將bin路徑(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\
CUDA\v10.1\bin)添加在path中
此時確認退出重新打開cmd輸入nvcc -V即可
三、cuDNN的安裝
1，官網：https://developer.nvidia.com/cudnn沒有賬號需要注冊找到自己對應的CUDA版本點擊下載
然后解壓，將解壓的文件復制到cuda安裝目錄的對應文件中去
2，添加環境變量：C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU ComputingToolkit\
CUDA\v10.0\lib\x64
四、pytorch的安裝
1，pytorch官網https://pytorch.org/找到自己適應的版本
2，這里conda安裝太慢選擇了pip安裝，使用迅雷鏈接下載
https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 下載.Whl文件。
3，然后以管理員的身份打開cmd,切換到文件所在的目錄pip install xxx.whl
文件,最后pip install torchvision
4，測試pytorch,cmd中輸入python然后導入包torch
import torch
五、tensorflow的安裝
1,卸載安裝的cpu版tensorflow
pip uninstall tensorflow
2，安裝gpu版本tensorflow,這里使用conda install tensorflow-gpu(使用pip安裝的話會各種報錯，好像是anaconda中有些包和pip不兼容)，安裝比較慢靜心等待就好了
3，測試是否安裝成功
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape = [3],name='a')
b = tf.constant([1.0,2.0,3.0], shape = [3],name='b')
c = a +b
sess = tf.Session(config =tf.ConfigProto(log_device_placement =True))
print(sess.run(c))
測試成功