anaconda搭建tensorflow-gpu环境

安装anaconda

清华镜像站

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
下载 Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe

直接点下面的安装链接：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe
5.2.0版本对应python 3.6
也可以选择别的版本。但必须Anaconda3（对应python3），不能装Anaconda2（对应python2）。必须x64。Anaconda版本跟python版本有对应关系，最好选择python版本>=3.6的，因为tensorflow-gpu版本,1.12.x或者1.13.x,都要求python3.6以上。

安装好之后，运行prompt，配置下载源的中科大的镜像站。（清华的镜像站很久没更新，tf的版本比较旧）

conda config --add channels  https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels  https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

安装GPU版本的tensorflow

创建新的conda env进行安装

conda create -n tensorflow python=3.6
activate tensorflow
conda install tensorflow-gpu==1.12.0

然后按一下y确认，自动下载安装了。

注意，安装anaconda时，默认没有配置环境变量。切到tensorflow env后，出现conda命令不认识的情况的话，可能要手动配置系统环境变量。（//todo:方法待补充）

在默认的base env进行安装

由于昨晚12点左右太困了，迷迷糊糊中忘记切到新的tensorflow env，直接在base env安装了，也没啥问题，orz

conda install tensorflow-gpu==1.12.0

然后按一下y确认，自动下载安装了。

验证

跑了一下tensorflow带的MNIST示例,结果如下:

小结

1. conda install非常省心，自动安装所有的依赖。啥cuda、cuDnn、MS VC、一键搞定，省心，安逸。其他使用pip安装的方法，需要手动安装各种依赖，注意各种版本对应关系，头都大了好嘛。
2. 镜像源一定要配置，使用conda默认的源，啥都搜不到装不了。清华的镜像，tf的版本太旧，可以用中科大的。（中科大镜像站声称19年7月1日以后不在提供anaconda镜像服务，实测昨晚还能用，以后就不知道了，也不知道是否更新）
3. conda install可以指定安装版本号，比如conda install tensorflow-gpu==1.12.0。如果不指定，默认安装tensorflow-gpu 1.1.0版本。

一堆参考文章(特别鸣谢大lrl，提供了最有效的帮助，哈哈)

https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9265268.html
https://blog.csdn.net/lichuan0987/article/details/80703935
https://blog.csdn.net/daniu2007/article/details/80889136
https://www.cnblogs.com/hear-nothing/p/7464882.html
https://blog.csdn.net/qq_40414818/article/details/89215514