保姆级教你从零开始配置win10深度学习环境anaconda+python3+tensorflow+pytorch+cuda+cudnn+pycharm全家桶
自从开始接触深度学习就踩坑不断，一言不合就要装各种东西，这里记录一下自己的折腾过程，也写一个教材教小白们入坑。#我也是小白#请大家多指教
1、准备工作
1.1 确定自己电脑的显卡配置
今天介绍的方法只支持NVIDIA显卡的用户。确定自己显卡型号，到下方网站查询其算力是否大于3.5（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）下面为节选，目前主流的GPU算力基本上都符合标准。
1.2 为自己的显卡安装最新的显卡驱动（https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn）
2、确定python版本后安装anaconda
转到清华的anaconda镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
确定希望安装的tensorflow版本：由于tensorflow2.x删除了很多原来tensorflow1.x的API，做了很多精简，而现在网上很多教程都是基于Tensorflow1.x，所以还是有很多坑。建议下载python3.6，适配tensorflow1.x，所以选择下载 Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe （适合win10 64位）
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe（点击直接下载）win10_x64
如果想安装tensorflow2.x则直接下载安装最新版本即可
下载后开始安装，建议在你的一个盘（非c盘）的根目录新建一个‘python’的文件夹，与python有关的软件都装到里面。（注意第二张图，如果电脑从来没安装过python 则两个都勾选）。然后等待安装完毕即可。
3、安装pycharm （可以跟上一部同时进行）
pycharm相当于你写代码的地方，有社区版和专业版，初学者社区版即可
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows（下载Community版即可）速度较慢
下载完安装即可，建议安装到上一步的python/pycharm 文件夹
配置编译器
下载完成之后打开软件随意新建一个项目来到下面这个界面。点击左上角File->Setting->Project->Project Interpreter->Show all->【+】号
找到Conda Environment->Existing environment->Interpreter 选择之前安装的python\anaconda\python.exe文件。勾选Make available to all projects 到此你已经可以开始编程了。可以试试最喜欢的【Hello World】
pip、anaconda改用国内源
pip换源
在系统盘user/xx/新建pip目录，如C:/用户/xx/pip 里面新建pip.ini文件填入以下内容保存
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
anaconda换源
win+R打开运行，输入cmd回车进入命令提示符界面，分别输入
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes
4、安装CUDA10.0和CUDNN7.6.5
4.1 下载合适版本的CUDA10.0 https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
选择精简安装（也可以到自定义里自定义安装位置—记住安装位置）
安装完在命令提示符里验证安装，显示下图即安装成功
nvcc -V
若没显示则检查安装，或者检查环境变量是否有一相应的环境变量，添加后并重试
4.2下载cudnn https://developer.nvidia.com/cudnn
点击下载后注册一个账号（可以用社交媒体QQ什么的注册）下载对于版本的CUDNN7.6.5
将解压出来的文件复制到你CUDA10.0的安装路径
默认路径为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
5、安装Tensorflow
win+R打开运行，输入cmd回车进入命令提示符界面，分别输入
#升级 pip
pip install --upgrade pip
#安装tensorflow-gpu==1.15.2
pip install tensorflow-gpu==1.15.2
#安装pytorch
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
安装过程中可能会出现一些报标红报错 ERROR：Cannot uninstall ‘xxx’ 则运行
pip install --ignore-installed xxx
#并重新运行
pip install tensorflow-gpu==1.15.2
6、安装成功实验
打开命令提示符，依次输入以下命令且无报错，dll文件加载成功的话，则安装完成
python
import tensorflow as tf
