tensorflow-gpu安装

tensorflow是第二代的人工智能学习系统，被多次的用于深度学习领域，但是tensorflow安装却令人很是头疼，（当然是指gpu版本），cpu版本的过于简单，在这里就不叙述。
下面是gpu安装的具体步骤：
1：检查自己电脑上gpu是否支持cudn，当然判断是否支持cudn也很简单粗暴，就是是不是英伟达的显卡就行了，当然你也可以去英伟达网站里面查找。
具体网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
2：下载并安装cudn：进入网站：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 点击windows，之后选择电脑系统版本


选择版本，及安装类型(install type) 这里建议选择local，实测network有可能装不上(网速问题)。
下载完成后，一路确认默认安装到底，然后cudn就安装好了
3：下载cudnn
首先进入官网,这里要先进行注册，老老实实注册完进行安装
网址：https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey
安装后进行解压
在C盘根目录下新建tools文件夹，将解压后的cuda文件夹放入其中。
4：
设置环境变量：右键“我的电脑”，---->选择“高级系统设置”—>环境变量----->Path
添加C:\tools\cuda\bin与C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
点击确认。
5：
下载安装Anaconda：进入下载网站(https://www.continuum.io/downloads)，点击Windows图标

若选择版本为3.6的进行下载安装

选择第一个 just me

将两个选项都选上

安装完成后，Anconda就安装好了
6：设置tensorflow工作环境，在任意盘下新建tensorflow目录，我这里在C盘建立了就

win+r -----> cmd 打开dos窗口，之后cd+tensordflow所在目录，回车
输入下面命令：

conda create -name tensorflow-gpu python=3.5 anaconda

activate tensorflow-gpu​

pip install tensorflow-gpu

pip install keras
7：
测试tensorflow安装是否完成
打开anaconda中的jupyter notebook
新建python3文件
输入
import tensorflow as tf
tf.version (注意，两个下划线"_")
如果运行出版本号了：就代表安装成功了。接下来便是搭建你的第一个神经网络了。