anaconda+tensorflow+keras安装全过程

版本号：

显卡：NVIDA GTX1050
anaconda 3-5.2.0
numpy 1.19.5
CUDA 9
CUDnn 7
tensorflow-gpu 1.9
keras 2.2

一、anaconda安装

下载连接：anaconda3-5.2.0
提取码：012d
参考：史上最全最详细的Anaconda安装教程
一直看到该博主的2.1.4

二、安装CUDA、CUDnn

下载链接：
CUDA下载：CUDA9.0
提取码：pfu6
CUDnn下载：CUDnn7
提取码：dcsr
下载后先安装：cuda_9.0.176_win10.exe
接着安装：cuda_9.0.176.4_windows.exe
接着复制CUDnn中的内容
详细过程参考：Win10+cuda8.0+cudnn6.0安装过程（附百度云资源）
在cmd中查看是否安装成功（自行csdn）

三、安装Tensorflow-gpu1.9

打开cmd，输入：

pip install --index-url https://pypi.douban.com/simple tensorflow-gpu==1.9.0

参考:python3.6.5+cuda9+cudnn7.1+win10+tensorflow-gpu1.9.0下载配置
的第五部分

四、安装keras

打开cmd

pip install keras==2.2

五、验证tensorflow-gpu安装

import tensorflow as tf
 
with tf.device('/cpu:0'):
    a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='a')
    b = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='b')
with tf.device('/gpu:1'):
    c = a+b  
#注意：allow_soft_placement=True表明：计算设备可自行选择，如果没有这个参数，会报错。
#因为不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，将会报错。
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,log_device_placement=True))
#sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(c))