win10+tensorflow-gpu----------gtx1060

1、安装 vs

2、安装 3.6版本anaconda ---> Anaconda3-5.2.0-windows-x86-64.exe

3、安装 cuda9.0    个人百度云

4、安装 cudnn9.0 个人百度云

        cmd-->nvcc-V 测试安装是否成功

5、安装 tensorflow-gpu-1.8.0

        cmd-->conda install tensorflow-gpu==1.8.0

                  import tensorflow as tf

                  sess = tf.Session()

          测试成功会显示显卡信息

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anaconda 修改为中科大地址源

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 --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes

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版本对应：

tensorflow-gpu v1.9.0 | cuda9.0 | cudnn9.0
tensorflow-gpu v1.8.0 | cuda9.0
tensorflow-gpu v1.7.0 | cuda9.0
tensorflow-gpu v1.6.0 | cuda9.0
tensorflow-gpu v1.5.0 | cuda9.0
tensorflow-gpu v1.4.0 | cuda8.0 |  cuDNN 6.0
tensorflow-gpu v1.3.0 | cuda8.0 |  cuDNN 6.0
tensorflow-gpu v1.2.0 | cuda8.0 |  cuDNN 5.1
tensorflow-gpu v1.1.0 | cuda8.0 |  cuDNN 5.1

注意：python3.6 才可以安装1.6.0-1.8.0，其他不清楚

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安装keras-gpu:

          conda search keras-gpu --info     可以查看keras-gpu 需要的依赖

很多个版本中，

  尝试安装 keras-gpu==2.1.6

         conda install keras-gpu==2.1.6

import keras 测试没有问题