（我下载的GPU版本  版本号为1.15.2  先说下我的显卡 是GTX 960M   ）

第一步：去清华大学镜像网站下载 Anaconda  

          网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

我下载的是这个

第二步：安装Anaconda 就按默认的安装路径就完了 别多此一举换路径 太烦了 要不

 

第三步：验证一下安装的python 版本

        打开     

        输入 python   会得到如下图

第四步：更换PIP源地址  （这步很重要 不换的话 你就用你那个十几kb去下载吧  慢死你  换完以后 能达到6MB/S的速度 很快滴  ）

       教程网址：http://www.ipaomi.com/2017/11/04/python-pip-%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E9%80%9F%E5%BA%A6%E6%85%A2-windows-%E8%AE%BE%E7%BD%AE-%E5%9B%BD%E5%86%85%E6%BA%90%EF%BC%8C%E7%94%A8-%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%BA%91-%E5%9B%BD%E5%86%85%E9%95%9C%E5%83%8F/

       简单说一下：1.先在 windows “文件资源管理器” 地址栏 输入 %APPDATA% 按回车，新建文件夹 命名为pip

                             2.在刚才创建好的 pip 文件夹中，新建 名为 pip.ini 的配置文件

                             3.在 pip.ini 文件中输入以下内容，然后保存

                                     [global]

                                     index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

                                     

                                     [install]

                                     trusted-host=mirrors.aliyun.com

       完成！！！   ^ . ^

第五步：去下载pycharm   （下载专业版就好  那个学生能免费，如果你有教育邮箱 直接用你的教育邮箱就行 能获得资格；  如果没有 看下面的这个链接 需要你去学信网下载个学籍证明 发过去 之后他会给你回邮件告诉你获得了资格）

https://blog.csdn.net/qq_44799719/article/details/108032182?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-3.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-3.nonecase

       这个安装步骤不用说了吧 就那么装

第六步：安装CUDA（10.0） 和 CuDNN（7.5.0）  版本在括号里面 不要下载错了  这个很重要 一定要对应   下面贴网址

 

        CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64

         TIPS：安装的时候注意一下，他有大概四个可以勾选的吧  你看他的版本是否高于你当前的版本，如果高于 就勾选上，如果低于就别选，   安装还是默认路径

 

        CuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

        这个下载需要你登录你的nvidia账号 登陆完就可以下载了

        下载完了解压缩到CUDA的安装目录就行了  默认是：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

 

小插曲：官网上显示是CuDNN7.4  但是我按照清华大学出版的一本书  下载的CuDNN7.5.0 目前也用的没问题 没报错 所以 应该没问题吧

     配置CUDA环境变量 我加了三个分别为：

        1.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64

        2.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

        3.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include

 第七步：安装TensorFlow gpu    最后一步！！！

         打开

 

         输入： python -m  pip  install --user  tensorflow-GPU==1.15.2

         然后等着安装完就行了，这时候前面第四步就起作用了 6-8MB/s的速度美滋滋  之前我没设置 他的速度是15kb/s 真的是气死了 妈的  

解释一下：

              python -m  加这个是因为我的pip为最高版本  所以加一个让他适应当前版本下载包 不然可能下载不了

               --user   加这个是因为 CUDA默认按在了用户那里  所以可能没有管理员权限  你加了这个语句 就有了管理员权限 可以下载读写文件了

 

最后：如果你在下载过程中遇到什么问题，仔细看一下他报错在哪里，然后ctrl+c复制到百度上 基本都能搜出解决方法  ，然后你按着他的方法试一下基本就解决了   还有 你可以去图书馆借相关书籍  这是个非常靠谱的做法，我就是因为习惯性的喜欢网络上找教程，但是无奈他们的方法对应版本都不一样，出现的问题都乱七八糟的   所以我去图书馆借了本清华出的TensorFlow教程  按着上面的步骤 很快就装好了  虽然中间出了点问题  但是基本都能百度自己解决