在win10下用Anaconda搭建TenserFlow-GPU环境的一些注意事项

在windows搭建TenserFlow环境较麻烦，如果对Linux较熟悉，在Linux下配置Tensorflow更好，后续也可以省去许多麻烦。
详细教程可参考：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9265268.html
具体步骤为：
1、安装Anaconda
2、安装TensorFlow
3、安装CUDA Tookit +cuDNN

本文只讲搭建环境中额外遇到的一些注意事项：
一、安装TensoFlow-GPU中，详细步骤参考上文提到的链接：
其中第四步，指令不一定要是 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow -gpu，这句的意思可能是安装最新版本。但我们也可以安装指定版本，写下指令pip install tensorflow-gpu ==1.x.0，后面跟相关的版本即可,如1.6.0、1.7.0等。
二、安装CUDA、cuDNN的注意事项：
除了像文中所说去看Tensorflow支持的CUDA、cuDNN版本。也可以到以下网址：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

安装CUDA时，不需要将原先的显卡驱动程序卸载掉，直接自定义安装下去就可以了。可能会出现以下问题：
遇到此问题，更新电脑的显卡驱动，重新安装。虽然显示时Visual Stduio Intergration失败，但问题本质显卡驱动版本和CUDA版本不匹配，需要更新显卡驱动。
如果更新驱动，还遇到此问题，就要寻找其他方法了。

TensorFlow环境搭建完成后，打开windows菜单的Anaconda,就可以看到有TensorFlow相关的选项。