tensorflow安装GPU版本，个⼈总结，步骤⽐较详细【转】    此博⽂是在上⽂安装CUDA/cuDNN的基础上的个⼈填坑总结，欢迎指教。
CUDA
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡⼚商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是⼀种由NVIDIA推出的通⽤并⾏计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并⾏计算引擎。 开发⼈员现在可以使⽤C语⾔来为CUDA™架构编写程序，C语⾔是应⽤最⼴泛的⼀种⾼级编程语⾔。所编写出的程序于是就可以在⽀持CUDA™的处理器上以超⾼性能运⾏。CUDA3.0已经开始⽀持C++和FORTRAN。
计算⾏业正在从只使⽤CPU的“中央处理”向CPU与GPU并⽤的“协同处理”发展。为打造这⼀全新的计算典范，NVIDIA™（英伟达™）发明了CUDA（Compute Unified Device Architecture，统⼀计算设备架构）这⼀编程模型，是想在应⽤程序中充分利⽤CPU和GPU各⾃的优点。现在，该架构已应⽤于GeForce™（精视™）、ION™（翼扬™）、Quadro以及Tesla GPU（图形处理器）上。
安装TensorFlow时存在很多版本不兼容或者不对应的问题。⽽官⽹上下载的cuda版本往往都是最新的，⼀不⼩⼼容易下载了最新CUDA版本，⽽与之对应的cuDNN 不⼀定兼容。笔者就遇到这样的问题，先卸载，参考：
2017-12的时候，tensorflow 1.4不⽀持cuda9.0，且tensorflow1.0版本以上是不⽀持cuda8.0以下的。
cuda8.0对应的cuDNN必须是6.0版的。
cuda8.0，在cuda下载页⾯，Legacy Releases，到，然后下载安装
最后成功安装，选择CUDA Toolkit 8.0 GA2+cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0
笔者的显卡时Nvida GTX750 Ti，运算能⼒4以上，符合前⼀篇tensorflow安装GPU版本的要求。因此我们的安装均是安装的GPU版本，⾮GPU版本安装类似。
Anaconda
Anaconda是由Python提供⽀持的领先的开放数据科学平台。 Anaconda的开源版本是Python和R的⾼性能分发版本，包括超过100个⽤于数据科学的最流⾏的Python，R和Scala软件包。
来⾃
具体使⽤见，简单易懂！
spyder python下载Anaconda初步学习
0.下载Anaconda安装包：
我下载的是Anaconda4.4.10 For Windows 64bit（内置python3.6）
下载好了就安装，⼀直下⼀步。
1.检查Anaconda是否成功安装：conda --version
2.检测⽬前安装了哪些环境：conda info --envs
安装环境只有⼀个，不⽤担⼼。
3.检查⽬前有哪些版本的python可以安装：conda search --full-name python
（好多呀，要哪个呢？嘻嘻当然是python3.6啦）
4.安装不同版本的python：
对于GPU版本：conda create --name tensorflow-gpu python=3.6
对于CPU版本：conda create --name tensorflow python=3.6
（默认情况下会⾃动选择最新版本分⽀）
5.按照提⽰，激活之：activate tensorflow
（嘻嘻它有了⼀顶⼩帽⼦~代表我的当前环境哦）
6.确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加：conda info --envs
（Bravo!）
7.检查新环境中的python版本：python --version
基本已经完成。
8.安装 tensorflow
命令⾏输⼊：pip install tensorflow-gpu，默认安装最新的tensorflow 版本1.5.0，
安装完成后使⽤ import tensorflow as tf  出现如下错误：
度娘后发现CUDA8.0 不⽀持tensorflow 1.5，故需要降低版本。（也可提升CUDA版本，不过需要注意CUDA与cudnn版本的对应，以及是否与电脑的GPU兼容，否则很容易⼊坑。cuda8对应 cudnn6，cuda9 对应cudnn7.）
卸载pip uninstall tensorflow-gpu-1.5.0
选择安装版本：pip install tensorflow-gpu==1.4.0
9.确认tensorflow安装成功：
错误尝试：直接在cmd⾥⾯键⼊python，然后键⼊import tensorflow as tf
遇到问题：No module named 'tensorflow' 是因为我们环境中包含了2个python环境，⼀个base，⼀个tensorflow-gpu，两个环境版本可以是⼀样的，笔者的均是3.6.4。
正确尝试：进⼊Anaconda Prompt-python⾥
输⼊：activate tensorflow-gpu 的环境，键⼊python，然后再键⼊import tensorflow as tf
在这⾥可以到Anaconda Prompt-python：
10、tensorflow开发环境
（1）spyder
打开Anaconda Navigator（开始菜单->Anaconda 3->Anaconda Navigator），搞⼀个spyder玩，点击spyder下⾯的“install”，安装好就变成“Launch”了，点击就可以进去了。
在spyder⾥对tensorflow说Hello!
输出：
（2）、jupyter notebook 这个⼯具⽐较流⾏
Jupyter is a web application that allows you to create and share documents that contain live code, equations, visualizations and explanatory text.
安装完Anaconda后可直接打开jupyter notebook。或者在Anaconda Prompt中输⼊jupyter notebook
坑1：在jupyter notebook中新建.py⽂件，import tensorflow as tf，运⾏后⼜是那句之前见到过很多次的提⽰：not find module TensorFlow，想了⼀下，spyder 环境中会通过Application 选择 base 环境还是 tensorflow-gpu/tensorflow 环境，⽽jupyter notebook也需要选吧。⼀想还没激活环境呢。
坑2：退出jupyter notebook，在Anaconda Prompt 输⼊：activate tensorflow-gpu ，启动，依然是之前那个提⽰。
填坑：
之前我们在Anaconda安装好了TensorFlow，但要想在Jupyter notebook上使⽤，还不⾏，接着安装ipython（好像最新 都不需要重新装了），安装jupyter。
以上算是Anaconda安装好了TensorFlow，但要想在Jupyter notebook上使⽤，还没完。
接着安装ipython，安装jupyter。
第⼀步>>activate tensorflow-gpu
第⼆步>>conda install jupyter

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