Anaconda下conda，pip安装tensorflow-gpu

conda安装tensorflow-gpu

可以使用conda命令傻瓜式安装tensorflow-gpu，只需要一个命令就可以自动下载安装。

conda install tensorflow-gpu

但是19年之后，清华等国内镜像不再支持conda安装tensorflow-gpu，因此导致有时会下载失败，我就曾经尝试了清华，中科大，豆瓣，阿里云的镜像都没有完成安装，因此如果conda安装失败可以采取原来的笨方法，用pip分三步安装tensorflow-gpu。

pip安装tensorflow-gpu

pip安装tensorflow主要分为三步：
1. 安装CUDA
2. 安装cuDNN
3. 安装tensorflow

一、安装CUDA
1.在下面这个网址下载适合自己版本的CUDA（我的是py3.6+CUDA9.0+tensorflow1.12.0）。
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

还可以点击Legacy Releases选择之前比较老的版本。

2.下载好之后直接安装选择默认路径即可。
3.将CUDA安装目录下的bin和lib\x64添加到Path环境变量中。

二、安装cuDNN
1.在下面这个网址下载适合CUDA版本的cuDNN。
https://developer.nvidia.com/cudnn
2.下载完成之后解压。
3.将压缩包中的bin，include，lib分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0下，直接选择覆盖文件即可。（这是CUDA的安装目录，我下载的是9.0版本，所以是v9.0，以下类同。）
4.将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64中的cupti64_90.dll复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin目录下即可。

三、安装tensorflow-gpu
打开Anaconda Prompt，输入命令：

pip install tensorflow-gpu

这个默认的是从国外源下载，速度较慢，也可以指定为国内镜像，下面是以清华镜像为例

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade tensorflow-gpu==1.12.0

到这里就大功告成了，可以在使用import tensorflow as tf 来验证有没有安装成功。