搭建tensorflow-gpu环境

1.硬件
Windows10, 1050Ti

2.软件
NIVID Display Driver431.70
CUDA 9.0
cuDNN 7.0.4
Anaconda 中自带python3.7

3.步骤
3.1 驱动
下载网站：https://www.geforce.cn/drivers
可以根据自己电脑的配置安装合适的驱动

3.2 CUDA
下载网站：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archiveyu
推荐：这里最好默认安装，这样会自动添加到系统环境中
遇到的问题：在安装的过程中有遇到说版本不兼容的问题
解决的办法：是在继续安装→自定义安装→然后只选择第一个安装，剩下的两个不安装
具体可见：https://blog.csdn.net/qq_29631521/article/details/85266621
检查成功与否：在运行框中输入nrcc --version 输出：版本号

3.3 下载cuDNN
下载网站：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 要注册，不要慌，就是注册。
之后把cuDNN压缩包解压后，把bin,include,lib里面的文件(共三个)分别拷贝到CUDA\v9.0\下的bin,include,lib文件里
原文链接：https://blog.csdn.net/u012400305/article/details/84590259

3.4用Anaconda创造虚拟环境python3.6
https://blog.csdn.net/cyglight8947/article/details/82867996
在虚拟环境下用pip安装tensorflow-gpu，注意一定要安装与CUDA想匹配的tensorflow的版本
具体为：

3.5测试及配置
新建一个项目→将Anaconda下的envs的python.exe添加为解释器
https://blog.csdn.net/qq_29631521/article/details/85266621

附加：