一、本機配置
Win10、顯卡1050Ti
二、安裝
1.安裝Anaconda的python3.7版本
下載鏈接：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
安裝完後在命令行cmd中分別輸入
和
更新到最新的numpy庫
2.安裝Microsoft Visual Studio2015
迅雷下載（較快）：ed2k://|file|cn_visual_studio_community_2015_x86_dvd_6847368.iso|4013920256|EB7F6605EDE67509E218E29173AC6574|/
百度網盤（較慢）：http://pan.baidu.com/s/1nuClygp 提取密碼：377q
安裝過程：
路徑自定義，組件只選擇C++
3.更新顯卡驅動
在設備管理器中右鍵你的獨立顯卡，選擇更新驅動一項
4.安裝CUDA
下載鏈接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下載圖中的1.4GB文件
安裝一路默認即可
安裝完成後，首先進入cmd命令行，輸入nvcc -V，會顯示CUDA版本信息，如果顯示無此命令，需要設置環境變量（具體操作詳見其他文章）。
5.CUDNN7.4.2
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下載的文件解壓後覆蓋到CUDA路徑：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
5、配置tensorflow-gpu環境
打開anaconda prompt，輸入conda create -n tensorflow-gpu python=3.6。
，
建好環境後，通過conda activate tensorflow-gpu激活環境。
輸入pip install tensorflow-gpu==1.9安裝tensorflow-gpu1.9.0版
6、測試tensorflow-gpu是否安裝成功
只需要激活tensorflow-gpu環境後，在python下導出tensorflow庫不報錯即可。
7、pycharm使用tensorflow-gpu環境
用pycharm打開任意py文件，通過文件（file）---設置（setting），找到project Interpreter，點擊圖中右上角的齒輪，add
點擊Existing environment,選擇你的Anaconda下創建的tensorflow-gpu環境中的python.exe即可。
