【3】配置深度学习环境：cudnn、cuda、TensorFlow-gpu

WIN10安装TENSORFLOW（GPU版本）详解（超详细，从零开始）
本次安装学习大多是跟着上面链接的大佬一步步弄的，非常好分享一下。

分享一下安装的大体步骤，每步具体可以跟着链接完成：

1、查看自己电脑是否支持CUDA

2、确定自己要安装的CUDA、CUDNN的型号

cuda、cudnn、TensorFlow-gpu、python的版本是需要相互对应的，如下图所示

我安装的环境：
python=3.6
cuda=9.0
cudnn=7.3.1
TensorFlow-gpu=1.12.0
（本来是安装1.8.0的，结果报错“AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘random‘”
所以在pycharm的环境中又改成1.12.0版本运行成功了）

一般报错‘tensorflow‘XXX很可能是版本太高或者太低，又或者是不同版本的写法不一致，例如tf.set_random_seed(config[“seed”])
==> tf.random.set_seed(config.seed)

3、安装CUDA

安装完成后，nvcc -V查看

4、安装CUDNN

我这里是去window商店里下载了ubuntu for windows

5、安装TensorFlow-gpu

可以选择去官网下载好对应的版本或者这里pip下载

1. activate py3_6 激活conda环境
2. pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu==1.12.0 安装对应版本
3. 测试是否安装成功 python test.py
   
4. 检测tensorflow是否用gpu来做运算
   
   至此结束。