我们配置一个tensorflow-gpu版的深度学习环境

windows10 64

python3.5

vs2017（需要C++部分）

cuda9.0

cudnn7.1

GeForce GTX1060

1.安装python

我们选择python3.5,直接从官网下载windows10版本的安装就行，可以选择默认安装路径，并添加环境变量。

测试打卡cmd,输入python,输出python的版本信息

则安装成功

2.安装vs2017

3.安装cuda

首先要确保你的电脑上装了一块差不多的显卡

我们选择cuda9.0,因为现在的tensorflow版本已经很新了，基本上不需要低版本的cuda。同样的我们从官网下载cuda9.0版本，并默认路径安装（你也可以装在其他盘）

添加环境变量

配置环境变量，右击我的电脑->属性->高级系统设置->高级->环境变量，新建环境变量

测试是否安装成功，打开cmd,输入nvcc -V

如正确输出cuda的版本信息，则安装成功

4.安装cudnn

根据cuda9.0的版本，我们选择cudnn7.1,到cudnn官网下载对应版本for windows10,是一个压缩包

解压出来，把解压的文件拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0文件目录下，覆盖

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

解压后覆盖到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0目录即可。

5.安装pip

如果你的电脑没装pip,还要安装pip，因为我们使用pip安装tensorflow-gpu

请自行百度

6.pip安装tensorflow

以上工作都成功的话，我们就可以安装tensorflow了，

pip3 install tensorflow-gpu

如果安装报错的话，是网络不好，时间等待的缘故，可以通过设定超时时间解决

pip3 --default-timeout= install tensorflow-gpu

参考：https://wenwen.sogou.com/z/q798371922.htm

实际上这样就可以安装成功了，但是在我的电脑上出现了问题，装的版本是tensorflow-1.10,在python环境下载入tensorflow报错，网上搜了一下，找到了原因

我的电脑的cpu比较老（为了省钱）是g4600,不能用太新版本的tensorflow,如果你的电脑是较新的cpu，就应该没问题，我的只能i卸载重装

pip3 uninstall tensorflow-gpu

然后指定tensorflow的版本为1.5，就成功解决了

pip3 install tensorflow-gpu==1.5

参考：https://blog.csdn.net/fhqlongteng/article/details/80279197

https://www.imooc.com/article/40620

测试

当然也可以创建一个文件hello_tensor.py，输入内容如下：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

a = tf.constant()

b = tf.constant()

print(sess.run(a+b))

接下来就可以愉快的深度学习了....................

8/19 更

7.安装pycharm

配好环境，我们还需要一个编译器，摆脱cmd,首推pycharm

因为是在校学生，可以有教育邮箱去注册，使用专业版

安装完成后配置一下python,要不然会导入失败

参考：https://www.cnblogs.com/yingchuan-hxf/p/7715575.html