参考链接

https://www.jianshu.com/p/53e5b125aed9（TensorFlow本地安装教程）
https://blog.csdn.net/qq_34782535/article/details/87631095（win10 GTX1050Ti 安装cuda9.1+cuDNN7+tensorflow_gpu过程）
https://blog.csdn.net/weixin_43128028/article/details/91126455（无网离线tensorflow-gpu安装及遇到的各种坑，解决方案）
https://www.cnblogs.com/danzhang/p/6534341.html(制作Visual Studio 2017 (VS 2017) 离线安装包)
https://support.microsoft.com/zh-cn/help/3151800/the-net-framework-4-6-2-offline-installer-for-windows(Windows.NET Framework 4.6.2 脱机安装程序)
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows（安装 Visual C++ 生成工具 2015）
https://blog.csdn.net/weixin_42339713/article/details/88425921(windows10 搭建tensorflow_gpu环境)
https://blog.csdn.net/sinat_23619409/article/details/84202651（cuda安装教程+cudnn安装教程）
https://blog.csdn.net/l_mingo/article/details/88110945（安装tensorflow-gpu：ImportError: DLL load failed:找不到指定的模块解决方案）

电脑配置

硬件与系统
GTX1050Ti、win7
软件版本准备
anaconda3 5.2.0 + python36 + tensorflow-gpu1.13.1 + cuda10.0.130 + cudnn7.6.3 + VS2017

一、anaconda安装

卸载原来的anaconda

如果电脑没有安装anaconda,或者你的anaconda的版本低于5.2.最好卸载重装!!!

安装anaconda3 5.2.0（python36）

双击Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe安装即可,一路next,按照默认设置一路安装即可,确认是安装在C:\Users\username\Anaconda3文件夹。（也可装在其他盘）

设置环境变量

打开文件管理器,点击此电脑,然后鼠标右键点击页面空白处,弹出一个窗口,点击属性；
点击页面右边功能栏的高级系统设置；
在弹出的系统属性框中,点击右下角的环境变量；
在弹出的环境变量框中,选中用户变量中的Path,然后点击编辑,如下图所示.
输入下面的环境变量.我的C:\Users,目录下的用户名是username,你需要将下面这条命令里面所有的username替换成你自己电脑的用户名.然后粘贴到打开的path编辑框的最后面.请注意,开始的;不能丢.要不然设置不生效!!!
```
;C:\Users\username\Anaconda3;C:\Users\username\Anaconda3\Scripts;C:\Users\username\Anaconda3\Lib\site-packages;C:\Users\username\Anaconda3\Lib;C:\Users\username\Anaconda3\Library;
```

验证环境变量

安装完成之后,进入cmd,验证conda,pip和python是否都可以用。

验证conda
```
conda -V
```
验证pip
```
pip -V
```
验证python
```
python -V
```

二、显卡驱动版本查询方法

方法1

点击开始按钮打开开始菜单，找到控制面板并点击打开；
在查看方式为大图标或者小图标的情况下，点击打开设备管理器；
在设备管理器界面，点击展开显示适配器，可以看到自己电脑的显卡型号；
右键显卡打开菜单，选择属性；
进入显卡属性后，切换到驱动程序选项卡，就可以在驱动程序版本中找到想要的信息（本机驱动程序版本为25.21.14.1771，后5位为驱动版本417.71）。

方法2

打开NVIDIA设置，点击帮助选项中的系统信息，可以查看驱动版本。

三、cuda、cudnn、tensorflow-gpu版本对应选择与下载

可以先选择你需要的tensorflow-gpu版本，然后选择安装对应的驱动版本和cuda、cudnn。三者版本对应关系非常重要!划重点！

1. cuda版本选择与下载

点击https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#major-components查看显卡驱动版本与cuda版本关系。如图：
本机驱动版本为417.71，故选择cuda 10.0.130即可，下载网址为https://docs.nvidia.com/cuda/，官网下载对应的cuda版本，官网首页提供的为最新版，旧版查看：
至此，cuda下载完成。

2. cudnn版本选择与下载

下载地址
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
（需要注册）
选择对应的cuda版本的cuDNN
cuda10.0对应的cudnn版本有多个，选择一个较新的版本，这里我选择下载cudnn7.6.3。

3. tensorflow-gpu版本选择与下载

点击https://www.tensorflow.org/install/source_windows查看版本对应关系，如图：
这里本机选择tensorflow-gpu-1.13.1。可以从清华镜像源中下载：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu.

4. tensorflow相关依赖包下载

以下的依赖包均可在清华镜像源下载（注意依赖包版本！），https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/库名（如numpy）

ipykernel-4.9.0
msgpack-0.5.6
keras-applications-1.0.6
keras-preprocessing-1.0.5
grpcio-1.14.2
termcolor-1.1.0
gast-0.2.2
astor-0.7.1
absl-py-0.4.1
protobuf-3.6.1
Markdown-2.6.11
tensorboard-1.13.1
mock-3.0.0imp
tensorflow-estimator-1.13.0
numpy-1.17.2

四、VS2017离线安装包制作

准备工作

进入控制面板中的程序和功能，查看Microsoft.NET Frameworks的版本是否大于等于4.6.2（与VS版本有关），如不满足条件，则需https://support.microsoft.com/zh-cn/help/3151800/the-net-framework-4-6-2-offline-installer-for-windows下载.NET Frameworks4.6.2并安装。

下载VS2017离线安装包

参照https://www.cnblogs.com/danzhang/p/6534341.html教程，制作离线安装包（ISO镜像部分可省略）。

以上是在离线安装前需要提前准备的东西
后面是离线安装教程

五、VS2017离线安装

把VS离线安装包拷至选择盘，打开certificates文件夹，依次安装文件夹里的软件证书（无脑下一步）；
运行VS离线安装包内的vs_Community.exe(根据下载选择的版本、社区办或企业版)；
安装程序运行后，选择使用C++的桌面开发模块即可；
安装成功。

提示： tensorflow-gpu官网（https://tensorflow.google.cn/install/source_windows）中说明需要C++编译环境，但似乎可单独安装Visual C++ 生成工具 2015，这样就不用安装VS2017.

六、cuda10.0.130离线安装

将下载的cuda10.0.130解压提取到自选盘，记下提取的路径。
进行cuda安装程序注意，在cuda安装时可能会出现以下情况（没有就直接跳过）；
如果安装失败后的提示为下图：

安装时选择自定义
取消勾选visual studio integration选项即可；
到当时提取文件的文件夹，将里面的dir\CUDAVisualStudioIntegration（dir为你提取的路径）复制到其他文件夹中（这一步的目的是防止cuda安装完成后自动删除）；
等cuda完成安装后，记下此时的几个路径（之后会用到），然后点击确认，利用vs2017打开CUDA Sample文件夹，路径一般为C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples，找不到的话可以直接搜索CUDA Sample，里面的文件为v10.0的，随便编译一个文件，找到报错路径，例如路径为C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140BuildCustomizations\CUDA 8.0.props，找到这个路径然后将之前从CUDA文件夹中复制的dir**\CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions中的文件拷贝到出错文件夹内，如C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140**BuildCustomizations\，此时CUDA可以已经可以使用；
还可以将“dir\CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration”下的CudaProjectVsWizards文件夹整体拷贝到“D:\ProgramFiles\Microsoft Visual Studio 14.0\Common7\IDE\Extensions”下即可，其中加粗部分为VS安装路径。（对于深度学习搭建环境来说，此步可有可无
此时CUDA已经安装完成，可以编译一下文件看是否安装成功：
打开命令提示符，输入nvcc -V（可能会找不到，此时可以搜索一下这个exe文件在哪，然后利用cd定位到文件夹执行）
利用VS2017编译测试文件
打开C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0，找到对应VS版本的sample，本例中为Samples_vs2017.sln，双击打开。

cuda添加环境变量

在用户变量，Path中添加：C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10.0\bin（一般是这个）；
确认系统变量中：CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9.0已经存在；

七、cudnn7.6.3离线安装

解压文件夹，将解压后的文件夹下的文件拷贝到cuda安装目录下，与之相对应的文件夹下（很重要!）。
添加环境变量

八、tensorflow-gpu1.13.1离线安装

将之前在清华镜像源下载的依赖包按照以下顺序安装：

ipykernel-4.9.0
msgpack-0.5.6
keras-applications-1.0.6
keras-preprocessing-1.0.5
grpcio-1.14.2
termcolor-1.1.0
gast-0.2.2
astor-0.7.1
absl-py-0.4.1
protobuf-3.6.1
Markdown-2.6.11
tensorboard-1.13.1
mock-3.0.0imp
tensorflow-estimator-1.13.0

numpy-1.17.2
安装方法：切换到依赖包所在路径，后pip安装，示例如下：

pip install ipykernel-4.9.0-py3-none-any.whl
pip install msgpack-0.5.6-cp36-cp36m-win_amd64.whl

安装tensorflow-gpu
切换到tensorflow-gpu1.13.1安装包所在路径，后pip安装
```
pip install tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
```
如果成功安装tensorflow-gpu后，运行import tensorflow后出现类似问题：
```
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。
```
可以参考https://blog.csdn.net/l_mingo/article/details/88110945的解决方案。

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win7离线安装tensorflow-gpu1.13.1

参考链接

电脑配置

一、anaconda安装

卸载原来的anaconda

安装anaconda3 5.2.0（python36）

设置环境变量

验证环境变量

二、显卡驱动版本查询方法

方法1

方法2

三、cuda、cudnn、tensorflow-gpu版本对应选择与下载

1. cuda版本选择与下载

2. cudnn版本选择与下载

3. tensorflow-gpu版本选择与下载

4. tensorflow相关依赖包下载

四、VS2017离线安装包制作

准备工作

下载VS2017离线安装包

以上是在离线安装前需要提前准备的东西
后面是离线安装教程

五、VS2017离线安装

六、cuda10.0.130离线安装

七、cudnn7.6.3离线安装

八、tensorflow-gpu1.13.1离线安装

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设置环境变量

验证环境变量

二、显卡驱动版本查询方法

方法1

方法2

三、cuda、cudnn、tensorflow-gpu版本对应选择与下载

1. cuda版本选择与下载

2. cudnn版本选择与下载

3. tensorflow-gpu版本选择与下载

4. tensorflow相关依赖包下载

四、VS2017离线安装包制作

准备工作

下载VS2017离线安装包

以上是在离线安装前需要提前准备的东西 后面是离线安装教程

五、VS2017离线安装

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