深度学习环境配置：Tensorflow-gpu版本配置（含CUDA、cudnn安装配置）

1.查看你的电脑的显卡配置情况
查看显卡型号，是否支持CUDA

2.查看tf-gpu、cuda、cudnn版本对应关系
根据你所需的tensorflow-gpu型号，到下列网站查看相对应的cuda与cudnn版本

3.安装CUDA
可到官网直接下载，如果太慢，可国内网站找相应exe安装包

安装过程中出现警告：
安装过程可选择自定义，除主cuda程序外，另外两个驱动如果已经有更高版本可以不勾选安装
cuda主程序中的vs集成套件可不勾选安装

配置环境变量：
参考：

检查是否安装成功：
在命令行输入：nvcc -V 或 nvcc -version
如安装成功将显示对应版本信息

4.安装cudnn
可到官网下载（需注册账号），或在下列网站直接找对应压缩包
解压后将解压出的三个文件夹复制粘贴到CUDA安装路径下的文件夹内即可（附图）

5.安装tensorflow-gpu
annaconda创建一个新环境 conda create..........................
激活进入环境 conda activate 环境名
pip install tensorflow-gpu=x.xx.x 即可

6.测试是否配置成功
annaconda当前环境中：
python
>>> import tensorflow as tf

7.坑：import tensorflow失败，缺少dll文件
弹出 ImportError: Could not find 'cudart64_90.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 9.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
导入错误：找不到“cudart64_90.dll”。TensorFlow要求将此dll安装在%Path%环境变量中命名的目录中。从以下网址下载并安装CUDA 9.0:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

可能原因：CUDA未安装，CUDA环境变量未配置、tensorflow-gpu、CUDA、cudnn版本不对应，dll缺失

解决：经多方检查后，确定都不是以上问题，CUDA已正确安装并配置好环境变量，相关dll也能在相应路径（CUDA安装路径 / bin）下找到。怀疑是配置好的环境变量未起作用，遂重启。。。

问题解决......