1.安裝VS2015
需要注意兩點：
一是安裝選項僅選擇2015 更新3及c++庫，如圖
（下載地址https://www.cr173.com/soft/124533.html）
二是注意檢查環境變量，一般情況會自動添加，不過最好自己確認一下
我的電腦--高級系統設置--環境變量--系統變量--在path裏添加
-->你的安裝路徑\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin
2.下載安裝CUDA9.0
目前（20180620）最新TensorFlow1.8支持9.0，放心安裝
下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
選擇合適自己的進行安裝，如果不安裝在C盤，建議按照其默認的文件結構建好各級文件夾後，安裝
如圖：
大大的TIP！！！，如果安裝失敗，CUDA安裝程序顯示<Visual Studio Integration，失敗>，請按照下述步驟：
a. 在安裝包上右鍵解壓縮(竟然可以解壓縮,我當時也很震驚!), 雙擊setup.exe安裝
b. 注意, 自定義安裝中不安裝cuda->Visual Studio Integration
c. 選擇目錄, 安裝成功
d. 在解壓後的文件夾中找到CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions
e. 把裏面的所有文件(尤其是CUDA 9.0.props)複製到
C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations
f. 到這裏應該就結束了, 如果後面VS編譯出問題, 可以嘗試把CUDAVisualStudioIntegration文件夾下的兩個EXE安裝一下試試
g. Ctrl+R, cmd, 回車, 輸入nvcc -V, 安裝成功則顯示下圖:
3.VS編譯
用VS2015打開X:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0中的任意2015版本的sln工程文件,比如:
D:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\5_Simulations\particles下的particles_vs2015.sln
如果加載失敗, 參考步驟2e-f.
右鍵->生成(build)，若提示失敗
（1）找不到ucrt.lib，則把C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Lib\10.0.10240.0\ucrt\x64添加到工程---屬性---VC++目錄---庫目錄
（2）找不到corecrt.h，則把C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10240.0\ucrt 添加到工程---屬性---VC++目錄---包含目錄
4. 安裝CUDNN
下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
解壓後，把bin，include，lib文件夾覆蓋到X:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
5. 安裝python
我安裝的是Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64
地址：https://www.anaconda.com/download/#windows
安裝完成後，記得把D:\ProgramData\Anaconda3和D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts放到環境變量中的path中
6.安裝TensorFlow和keras
其中-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple命令使用了清華的鏡像，下載速度賊快
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade tensorflow-gpu
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras -U --pre
若提示不識別pip，參考步驟5中沒有設置環境變量，或需要重啓電腦
成功後，打開cmd，輸入python，回車，輸入import keras，回車，顯示Using TensorFlow backend則配置成功，如下圖所示：
7.代碼編輯器IDE
爲了後續方便python編寫，可以下載IDE輔助。
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更新一下：IDE推薦使用pycharm，便於稍微複雜一點的工程的管理，並且利用pycharm建立工程的時候可以調用python3的venv命令，虛擬出特定的環境，便於管理與復現他人的工程（大家的環境都不一樣TT）
pycharm下載：http://www.jetbrains.com/pycharm/
venv的使用：https://docs.python.org/3/library/venv.html
項目管理（pycharm與venv）：https://blog.csdn.net/u012814856/article/details/81137368
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pyzo，完全免費，如下圖
或者使用sublime，會偶爾提示註冊，但不註冊完全不影響使用，界面比較帥，但配置略微複雜，如下圖：
sublime相關配置方法可參考：
https://www.cnblogs.com/jxldjsn/p/6034158.html
https://blog.csdn.net/zSY_snake/article/details/79795039
https://blog.csdn.net/ncafei/article/details/53824990
我這是i7 7700CPU，實測1050Ti可提速15倍，1070可提速40倍，效果拔羣！！
鳴謝
感謝環境搭建過程參考的網站及內容貢獻人：
Win10+GTX1050ti+cuda8.0+cuDNN5.1+Tensorflow-gpu1.2+Keras+Theano環境搭建
https://www.jianshu.com/p/0c57e8e951af
CUDA9.1 Visual Studio Integration 安裝失敗問題，如何解決？
https://www.zhihu.com/question/276491276
Win10系統下深度學習框架Keras的安裝與搭建
https://blog.csdn.net/tyrannosar/article/details/78282637?ticket=ST-42837-AMjbRcH5fx3k9ksohc5J-passport.csdn.net
https://www.cnblogs.com/microman/p/6107879.html
最後感謝師姐不辭辛苦的叨擾~