深度学习环境配置：win10+cuda9.0+cudnn v7+anaconda+tensorflow1.8/1.9（gpu）jupyter notebook

笔记本配置：联想Y7000，GPU1050ti

一、准备文件：

1. Anaconda3-5.1.0

2. 显卡驱动

（如果有，就不用安装了（一般刚装完系统都会安装这些驱动））

3. CUDA-9.0.176.win10

4. CUDNN-9.0-windows10-x64-v7

链接: 所需文件在云盘.
提取码：4umg

二、安装顺序：

1 . 安装Anaconda(一路next，这个两个都要打钩)

2. 安装CUDA9.0

双击运行下载好的文件（或者管理员模式运行）默认路径即可。
但是，这里我的电脑提示了兼容性问题：（用的是别人的图片，噗我没有截图）

如果你也出现同样的问题：在这里，不用管它，继续，接受协议，选择安装模式的时候，选择自定义模式：

这样安装后，就成功了（嘻嘻）
配置环境变量
（此电脑–右击属性-高级系统设置）
需要自己新建几个系统变量

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0(这是默认安装位置的路径，如果自己路径设置安装成功的话就用自己的路径)

CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64

CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin

CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64

CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

添加好之后应该像下面这样：

下一步在系统变量PATH里添加东西。找到系统变量的PATH双击，新建下列东西：

%CUDA_LIB_PATH%

%CUDA_BIN_PATH%

%CUDA_SDK_LIB_PATH%

%CUDA_SDK_BIN_PATH%

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 这些均为默认路径，有需要的话自行修改

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\lib\x64

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64

添加完之后CUDA就算安装完成了。我们可以检验是否安装成功。

打开CMD，cd到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite （这是默认路径）

分别执行命令：bandwidthTest.exe
deviceQuery.exe
分别返回图中所示：即成功安装

3. 安装cudnn

将下载好的压缩包里面cuda文件下有三个文件夹(bin,include, lib)和一个txt文件,把这三个文件夹复制到你cuda的安装目录下，如果按照上面默认安装的话，路径是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0，将文件复制过来即可。

三、安装tensorflow-gpu

win+r 启动cmd 在命令提示符内输入：

• 1:在anaconda建立了一个tensorflow-gpu的环境

conda create -n tensorflow-gpu python=3.6

• 2:激活 tensorflow-gpu环境

activate tensorflow-gpu

• 3:pip install tensorflow-gpu==1.8.0安装即可。如果网速太慢，可以加载国内镜像，使用如下：

pip install tensorflow-gpu==1.8.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这里，如果想要更新到1.9版本的话，在tensorflow-gpu环境里，卸载掉之前的版本：

pip uninstall tensorflow-gpu==1.8.0

pip install tensorflow-gpu==1.9.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果提示pip版本需更新，按提示操作即可。

四、jupyter notebook

电脑菜单栏打开Anaconda Nvigator,在界面home菜单栏，选择你建立的tensorflow-gpu环境里，install你想要的 比如：jupyter notebook（时间有点慢，底部横栏有进度，别没有安装好就退出导致失败）

• 安装好之后，你的菜单栏里就有了这个，我先Install了个jupyter
• 从菜单栏打开带有tensorflow-gpu的jupyter notebook,新建文档
• 输入：import tensorflow as tf 按ctrl+enter不报错说明安装成功啦，撒花！
• （至于有的盆友用pycharm，pycharm是不可以通过anaconda 直接安装的，需要自己去官网下载，安装也比较简单可以自己上网查到教程。）
  参考博客