轉載自：
https://blog.csdn.net/u012052268/article/details/82964919
上面篇博客的步驟非常詳細 前半部分跟着上面博客
在我自己的安裝中，手把手的跟着到2.6 確認到環境變量後就用anaconda安裝了 參考的博客是下面這篇：
https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543
其中 安裝模塊時 下載速度太慢 改了一下鏡像 參考的是下面這篇：
步驟如下：
0、安裝自己的的顯卡驅動：多數時候是不用的，我以防萬一，安裝了一下
但是在第2步中安裝CUDA時，檢測界面還是說“找不到驅動什麼的”，但是可以忽略這個提示，忽略後按照第一個鏈接還是能安裝成功
1、安裝VS2015 ，安裝時 要選擇自定義安裝 詳細的內容見第一個鏈接
2、安裝CUDA和cudnn以及如何檢測安裝成功，配環境變量，見第一個鏈接
3、接着，要用anaconda安裝tensorflow-gpu版，參考第二個鏈接
先用anaconda prompt創建一個環境tensorflow-gpu，然後在環境中安裝gpu版本，當pip下載的速度太慢的時候，換鏡像，方法見第三個鏈接
4、運行程序：
運行python程序主要有兩類：
一個是直接在命令行下，python+腳本文件名稱運行，這樣子的話，可能不知道導入的tensorflow是CPU還是GPU的，可以使用下述方法判斷：https://blog.csdn.net/Zlase/article/details/79261348
要是必須使用GPU版本，就要先activate安裝GPU版的環境，激活以後，再使用python，使用的就是GPU版本了。
另外一個是使用IDE，常用的IDE有pycharm，spyter，工具有jupyter notebook
在激活的環境tensorflow-gpu中,pip install jupyter後並且安裝相關模塊後，就可以使用了
以後可能要在服務器上配置gpu相關，有個關於坑的的鏈接，先貼上，留着備用：
https://www.cnblogs.com/jiagengyun/p/9520082.html
使用別人的服務器計算時，使用jupyter Notebook方法：
https://www.cnblogs.com/qiangzi0221/p/8933722.html