之前就尝试了一次如何在Windows Anaconda上安装Tensorflow-gpu，可是没能成功。这次经历千辛万苦终于成功安装上了，本篇文章就记录一下安装过程。（说明：很多操作、很多软件都需要翻墙进行下载，我尽可能帮你们下载好了）
文章目录
一、环境说明
电脑：Lenovo
操作系统：Windows 10
Anaconda及python版本：
Anaconda的安装就省略了，大家可以在网上查找相关资料自行安装。
Anaconda官网： https://www.anaconda.com/
二、查看显卡信息
在这一步就会出现一些问题，网上大多数的资料都会建议使用nvidia-smi命令进行查看，可以有的电脑（比如我）在执行该命令时会出现错误。
这里使用另一种方式查看显卡驱动程序版本：
首先安装GeForce Experience软件，
官网下载地址： https://www.nvidia.com/en-us/geforce/geforce-experience/download/
百度云下载地址：
链接：https://pan.baidu.com/s/1_z3IkI99RoaoeE3SPKEExA
提取码：5lii
然后打开该软件后进行登陆，如果没有账号需要注册。
然后记住显卡名称GeForce 940MX和驱动程序版本417.22。
三、查询显卡是否支持CUDA
在谷歌浏览器中输入 [显卡名称]+specifications 查询你的显卡是否支持CUDA：
如果是No，那么你可以关闭这篇文章，安装CPU版本的Tensorflow了。
四、查询显卡驱动程序版本与CUDA的对应关系
我的显卡驱动程序版本是417.22，根据该表格应该选择CUDA10.0.130。
五、下载相应的CUDA
官网下载地址： https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
百度云下载地址：
链接：https://pan.baidu.com/s/1OyAg9W4dSxXb8vNMwkPFxg
提取码：nnud
这里只给出了CUDA 10.0版本，如果需要其他版本，请自己下载。
六、下载cuDNN
官网下载地址： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
如果是在官网下载地址，需要登陆账号（账号密码就是刚刚登陆GeForce Experience的）。
百度云下载地址：
链接：https://pan.baidu.com/s/1bNiIJN-6eeasqXYK3OlW_A
提取码：sza2
下载完成后解压备用。
七、安装CUDA
在这里就不详细贴图演示安装过程了，直接给出安装教程链接： https://blog.csdn.net/XunCiy/article/details/89070315
验证安装成功：
八、安装cuDNN
参照安装教程： https://blog.csdn.net/XunCiy/article/details/89070315
九、创建虚拟环境
打开Anaconda Prompt，输入如下命令创建虚拟虚拟环境：
conda create -n tensorflow_gpu python=3.6
说明：
-
tensorflow_gpu是虚拟环境名，可以自己随意取；
-
python指定虚拟环境的python版本，建议3.5或3.6；
十、查看CUDA与Tensorflow对应版本
根据下图以及CUDA版本确定Tensorflow版本：
更多信息： https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043962
根据上表和CUDA 10.0版本，我需要安装tensorflow_gpu-1.13.1。
十一、在虚拟环境中安装tensorflow_gpu-1.13.1
首先进入虚拟环境：
activate 你的虚拟环境名
然后执行下述代码进行安装：
conda install tensorflow-gpu==1.13.1
如果安装过慢或者失败，考虑更换为国内镜像源。
也可以考虑打开Anaconda Navigator进行便捷式安装：
注意选择版本。
十二、验证安装tensorflow是否成功
打开Anaconda Prompt，进入虚拟环境，进入python命令行编程环境：
import tensorflow as tf
tf.__version__
中间有一大段英文，主要是提示tensorflow版本过低，影响不大。
十三、安装Keras
首先根据安装的tensorflow版本确定Keras版本：
然后进行安装Keras 2.2.4，安装过程与tensorflow类似，此处不再赘述，注意选择安装Keras_gpu版本进行安装。
安装结果：
十四、安装其他
在虚拟环境中安装ipython、spyder、notebook等，均可以通过以下方式进行搜索安装。
十五、小结
在Windows环境下的Anaconda中安装tensorflow-gpu实在有很多坑，涉及到显卡，而且很多软件都需要翻墙下载，本篇文章也并不是最终答案，可能你的安装过程会碰见其他问题，需要自己去查询相关资料进行解决。
再次总结一下安装过程，首先需要明确显卡名称和显卡驱动程序版本，根据显卡驱动程序版本确定CUDA版本，根据CUDA版本确定cuDNN版本和tensorflow_gpu版本，然后进行安装，其中最主要的就是各种版本对应。
十六、参考资料
【1】安装CUDA和cuDNN： https://blog.csdn.net/XunCiy/article/details/89070315
【2】下载CUDA和cuDNN： https://zhuanlan.zhihu.com/p/37086409
【3】在Anaconda中安装tensorflow： https://blog.csdn.net/u010858605/article/details/64128466
【4】版本对应关系： https://blog.csdn.net/qq_42940160/article/details/104931762