win10系统下安装anaconda3-5.0.1，tensorflow-gpu1.10和cuda90，cudnn7和pycharm2017以及pytorch1.0

一、更新驱动：

更新NVIDIA驱动程序，可去官网（https://www.geforce.cn/drivers）下载驱动程序，更新电脑NVIDIA驱动。可下载自动驱动程序更新，安装后更新好驱动即可。（不会自行百度）。不会自己下载的，可从我上传的链接中下载，建议去官网下载最新的版本。

二、安装anaconda3-5.0.1：

下载anaconda安装包，直接安装即可，不会自己下载的，可从我上传的链接中下载。

此处可替换路径，我是安装在D盘的一个单独文件夹。

不会自己添加环境变量的红圈处可选打勾。
然后继续安装即可。

三、安装cuda9.0和cudnn7.0：

此处需注意cuda与cudnn版本匹配问题，是个大坑。不会自己下载的，可从我上传的链接中下载。
先安装cuda9.0，此处选择默认安装路径，不要改。
此处选自定义安装。

此处去掉这两个勾。
其它的都选择默认安装即可，不需要改。
安装完cuda之后，开始安装cudnn，将下载的cudnn安装包直接解压，把压缩包中bin,include,lib中的文件分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0目录下对应目录中 。
再把C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64
\cupti64_90.dll 拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin。
安装cuda和cudnn最后一步，添加环境变量：

在系统变量path里，添加这四条环境变量即可。
安装完成后，win+R，输入cmd后在命令框中输入nvcc -V,出现以下内容即表示安装成功。

四、安装tensorflow-gpu1.10：

打开anaconda prompt，
输入pip install tensorflow-gpu==1.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
，即可安装好tensorflow-gpu。
安装完成后，输入python进入python环境，如图输入代码检查，输出相同结果即表示tensorflow-gpu安装成功。

五、安装pytorch1.0.1：

打开anaconda prompt，输入两条指令即可，
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl，
pip install torchvision

检查pytorch是否可用gpu：
同样在anaconda prompt下，输入python，再输入三行：
import torch
torch.version
torch.cuda.is_available()

输出True即可。

六、注意事项：

如果pytorch安装太慢或因网络问题下载不了，可从我的下载链接中下载

然后将这个文件拷贝到红圈中的路径下，然后 pip install (文件名) 即可安装。注意文件名要.whl后缀

另外numpy版本可能太低，导致检查pytorch是否可以gpu时出问题，可在我的下载连接中下载
然后拷贝到上面同样的路径下，以同样的方式安装。

至此，tensorflow-gpu1.10和torch1.0.1安装完成。
下载连接还提供了pycharm2017的下载，可自行下载安装使用。
pycharm的解释器选择如图解释器：

七、附录及说明：

下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1AmDuVR6OMm0PkOnehA6T2A
提取码：2eh4
说明：此安装方法是仅限于安装tensorflow-gpu1.10的，其它版本的可能不适用，目前博主采用此方法已装好两台电脑的环境，anaconda环境为python3.6。另外一些细节之处可能对新手安装有难度，不会的可以自行百度，不是很难。