win10配置CUDA9.0+Tensorflow-gpu+keras（附安装包链接）

前期工作

在任务栏NVIDA右键点控制面板

上面菜单栏点帮助点系统信息

点击组件，在这里第三行，NVIDIA CUDA 10.0.132就是你支持的cuda版本，这里我支持cuda10版本，但是我装的是cuda9，如果装cuda10也是同理的。

查看你对应的tensorflow-gpu和cuda和cudnn(版本必须满足下面表格)

到此我们的前期工作已经完成。到这里你应该知道你支持的cuda版本，一般来说是向下兼容的，比如说你电脑支持10，那你装9没问题的，反之就不成立了。还有对应版本的cudnn和tensorflow-gpu。

CUDA

cuda官网链接
到链接找cuda对应版本就可以了，但是博主这里提供cuda9的百度云链接。
百度云cuda9
提取码：nvxq

注意这里面其中一个是基础的安装包（network），你首先得安装基础的，然后再一次安装9.0.176.1,9.0.176.2,9.0.176.3,9.0.176.4的补丁，补丁按顺序默认安装就行了。

首先安装cuda_9.0.176_win10_network
开始就都默认ok，下一步。
之后会检查系统兼容性，需要等一会
兼容性检查完成之后直接下一步就行了
在安装的时候选择自定义安装，取消visual studio这个选项

接下来什么都是默认下一步就行了
安装完后就出现这个界面

然后依次安装几个补丁包就行了。

在命令行里输入nvcc -V 能够看到安装的cuda版本就说明安装好了

CUDNN

首先呢，抛出官网链接cudnn下载
这个官网下载呢，先注册然后下载要填一些问卷，瞎填就行了，英文咱也看不懂，然后才开始下载，网不好还要下半天。这里博主还是给出cuda9.0对应的cudnn百度云链接
cudnn百度云
提取码：0cvh

下载后，打开你安装cuda的目录，如果你是跟着博主一路默认的话应该是在
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

然后打开下载的cudnn文件，同样打开，有如下界面

你会发现cuda和cudnn都有bin，include，lib这三个文件夹，接下来我们要做的是把cudnn的bin，include，lib这三个文件夹里面的文件放到cuda对应文件夹里面。
注意！！！！！！不是把cudnn的bin，include，lib这三个文件夹替换过去，是把这文件夹里面的文件复制到cuda这三个文件夹里面。一定注意！博主第一次安装就在这出的问题！！！

把右边文件复制到左边来，剩余2个include和lib文件同理。

Tensorflow-GPU

好了，到这里你已经大部分都完成了，接下来就很简单了。
在你想要用gpu的环境里安装tensorflow-gpu，
注意是前文的对应版本。
然后就pip安装吧，慢的话先进行换源，打开cmd输入

pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

然后进入环境
pip install tensorflow-gpu==前文对应版本

不放创建个py进行测试

import tensorflow as tf
a = tf.constant(1.0)
b = tf.constant(2.0)
c = a + b
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

结果

顺带说一句，如果要继续安装keras的话，要pip安装keras的对应版本

pip install keras==对应版本

累死了，第一次写博客，耗时居然一小时了。