一、本机配置
Win10、显卡1050Ti
二、安装
1.安装Anaconda的python3.7版本
下载链接：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
安装完后在命令行cmd中分别输入
和
更新到最新的numpy库
2.安装Microsoft Visual Studio2015
迅雷下载（较快）：ed2k://|file|cn_visual_studio_community_2015_x86_dvd_6847368.iso|4013920256|EB7F6605EDE67509E218E29173AC6574|/
百度网盘（较慢）：http://pan.baidu.com/s/1nuClygp 提取密码：377q
安装过程：
路径自定义，组件只选择C++
3.更新显卡驱动
在设备管理器中右键你的独立显卡，选择更新驱动一项
4.安装CUDA
下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下载图中的1.4GB文件
安装一路默认即可
安装完成后，首先进入cmd命令行，输入nvcc -V，会显示CUDA版本信息，如果显示无此命令，需要设置环境变量（具体操作详见其他文章）。
5.CUDNN7.4.2
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载的文件解压后覆盖到CUDA路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
5、配置tensorflow-gpu环境
打开anaconda prompt，输入conda create -n tensorflow-gpu python=3.6。
，
建好环境后，通过conda activate tensorflow-gpu激活环境。
输入pip install tensorflow-gpu==1.9安装tensorflow-gpu1.9.0版
6、测试tensorflow-gpu是否安装成功
只需要激活tensorflow-gpu环境后，在python下导出tensorflow库不报错即可。
7、pycharm使用tensorflow-gpu环境
用pycharm打开任意py文件，通过文件（file）---设置（setting），找到project Interpreter，点击图中右上角的齿轮，add
点击Existing environment,选择你的Anaconda下创建的tensorflow-gpu环境中的python.exe即可。
