Win10+GTX1060 安装配置 tensorflow

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1 安装前须知

1.1 查看已安装显卡的运算能力

对于N卡来说，tensorflow-gpu的安装需要 CUDA 计算能力为 3.5 或更高的 NVIDIA 显卡，安装前最好先查看自己显卡的运算能力是否满足要求。进入https://developer.nvidia.com/cuda-gpus，根据自己显卡的产品系列进行查看。
对于 GTX1060，选择CUDA-Enabled GeForce and TITAN Products 按钮即可查看，嫌麻烦的可以直接看下图（只截取了部分显卡的运算能力图）：

可以看到 GTX1060 的运算能力为 6.1，满足 tensorflow-gpu 的安装要求。

1.2 查看个软件的配套与版本要求

安装 tensorflow-gpu 还需要先安装Python、CUDA、cuDNN，但在安装上述依赖软件时还需根据软件的配套与版本要求进行下载安装。

1.3 没有 VS2015 或 VS2017 怎么安装tensorflow-gpu

很多博文提到了安装 CUDA 前需要安装 VS2017 或 VS2015，但这两个软件占用空间非常大，对于不做 C/C++ 开发的人，估计很多和我一样内心是拒绝的。好在通过单独下载安装上表中的 MSVC 2015 update3 也可以达到同样的目的。

1.4 显卡驱动需要安装吗

其实是不需要单独安装显卡驱动的，因为 CUDA 里自带了图像显示驱动，在安装 CUDA 时可以自动覆盖掉原来的显卡驱动。

1.5 依赖软件安装顺序

(1) Python ——> (2) MSVC 2015 update3 ——> (3) CUDA ——> (4) cuDNN ——> (5) tensorflow-gpu

2 下载软件

感谢别人的经验，我已安装成功。且其依赖软件的版本配套为：
Python 3.6.5 (Anaconda 5.2.0) + MSVC 2015 update3 (x64) + CUDA 9.0 + cuDNN 7.4.2 + tensorflow-gpu 1.8.0

下载地址如下：
Anaconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
MSVC 2015 update3：https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587
CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse51b
tensorflow-gpu：pip install tensorflow-gpu==1.8.0（这一步直接会下载并安装，所以等上面四个软件安装完后再执行这一步）

3 安装软件

安装过程不是很顺利，踩了很多坑。感谢下面两篇比较好的博文把我从坑中拽了出来。
https://www.jianshu.com/p/62d414aa843e
https://blog.csdn.net/Canghaiyisu00/article/details/88292086

4 解除 FutureWarning 警告

装好 tensorflow-gpu 后，如果进行测试，可能会出现 FutureWarning 警告，可按照这篇博文提供的方法进行解决。