Anaconda3安装Tensorflow（win10）
1.安装Anaconda3
下载：https://www.anaconda.com/download/
勾选添加环境变量
2.查询是否支持Tensorflow GPU版本：使用GPU，将会大大加快训练速度
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
3.查看本机的cuda版本
打开NVIDIA控制面板，查看帮助->系统信息->组件->NVCUDA.DLL
4.安装cuda和cudnn
cuda(Compute Unified Device Architecture)：是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
历史版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
官方安装说明：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html
cudnn(CUDA Deep Neural Network library)：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库。
下载地址（需要注册账号才能下载）：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
历史版本：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
官方安装说明：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#install-windows
cuda和cudnn的版本匹配
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases
Release 1.7.0
- TensorFlow 1.7 may be the last time we support Cuda versions below 8.0.
Starting with TensorFlow 1.8 release, 8.0 will be the minimum supported
version. - TensorFlow 1.7 may be the last time we support cuDNN versions below 6.0.
Starting with TensorFlow 1.8 release, 6.0 will be the minimum supported
version.
Release 1.6.0
- Prebuilt binaries are now built against CUDA 9.0 and cuDNN 7.
另外，通过查看tensorflow的源码build_info.py知道其使用的CUDA和cuDNN版本：
msvcp_dll_name = 'msvcp140.dll'
cudart_dll_name = 'cudart64_90.dll'
cuda_version_number = '9.0'
nvcuda_dll_name = 'nvcuda.dll'
cudnn_dll_name = 'cudnn64_7.dll'
cudnn_version_number = '7'
目前Anaconda3可下载到的tensorflow版本是1.8。
所以要下载并安装：
cuda_9.0.176_win10.exe
cuda_9.0.176.1_windows.exe
cuda_9.0.176.2_windows.exe
cuda_9.0.176.3_windows.exe
cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1.zip
5.安装tensorflow-gpu
在Anaconda Prompt中执行命令：conda install tensorflow-gpu
参考：
我的AI之路(5)--如何选择和正确安装跟Tensorflow版本对应的CUDA和cuDNN版本
备用：
Win10环境+ CUDA9.0 +CUDNN7.0+TensorFlow1.7/1.6/1.5配置
事实上，
安装完Anaconda3后只需要在Anaconda Prompt中执行命令：conda install tensorflow-gpu，即可安装GPU版本，它会自动帮你安装所需的所有包，包括cuda和cudnn。安装CPU版本的命令为conda install tensorflow。
1.在Anaconda Navigator中创建新环境tf_gpu，或者使用Anaconda Prompt命令：conda create -n tf_gpu python=3.6
（-n表示后面的tf_gpu为环境名称，指定环境采用python 3.6）
只会安装如下包：
certifi: 2018.4.16-py36_0
pip: 10.0.1-py36_0
python: 3.6.6-hea74fb7_0
setuptools: 39.2.0-py36_0
vc: 14-h0510ff6_3
vs2015_runtime: 14.0.25123-3
wheel: 0.31.1-py36_0
wincertstore: 0.2-py36h7fe50ca_0
2.添加镜像站做安装包的源以便能快速下载不中断重来，打开Anaconda Prompt：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
实际就是将C:\Users\<username>\中的文件.condarc
channels:
- defaults
ssl_verify: true
更改为：
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
ssl_verify: true
show_channel_urls: true
3.为tf_gpu安装必要包，打开Anaconda Prompt：
**虚拟环境：activate tf_gpu
退出当前虚拟环境：deactivate
conda install numpy
conda install pandas
conda install matplotlib
conda install scikit-learn（Built on NumPy, SciPy, and matplotlib，此处包括了scipy包）
conda install tensorflow-gpu
注意：使用默认源安装tensorflow-gpu，因为清华站的tensorflow版本太低（1.1版本），默认源是1.8版本的，所以要删除之前.condarc中添加的语句，然后再执行该命令。（从默认源下载，电信网比移动网好）
conda install seaborn
conda install scikit-image
4.为tf_gpu安装jupyter和spyder，打开Anaconda Navigator，在Home页直接安装（也可以用conda安装）：