1. 安装CUDA和cudnn

本博客配置CUDA版本为9.0，目前CUDA9.0版本比较适配后期的安装

CUDA的下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

选择合适的版本下载即可，如果在“installer type”中选择“network”速度会慢一些

其余详细CUDA和cudnn安装过程可以参考：https://www.cnblogs.com/wanyu416/p/9536853.html

2. 安装Anaconda

该部分建议使用Anaconda进行配置，Anaconda的下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

选择Python3.7版本，其中64-Bit下载后双击安装可能会报错，提示下载文件损坏之类的问题，在地址中重新下载即可。

如果有下载慢的问题也可以在清华镜像上下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

关于Anaconda的详细配置步骤可以参考：https://blog.csdn.net/z2858539804/article/details/81407456

3. 配置tensorflow-gpu环境

1）新环境的创建

打开Anaconda安装文件中的“Anaconda Prompt”

创建新环境

conda create -n tensorflow python=3.6.5

若出现[y/n]直接点y即可

安装好后激活新建的环境，输入：

activate tensorflow

2）安装tensorflow-gpu

首先确定安装tensorflow的版本，主要看是否与CUDA9.0匹配，参考：https://www.cnblogs.com/yh0721/p/11322424.html

可以看到tensorflow-gpu 1.12.0适配

然后在“Anaconda Prompt”中输入

pip install tensorflow-gpu==1.12.0

最后显示“Successfully installed tensorflow-gpu==1.12.0”即可

3）安装tensorflow环境下的spyder

spyder是安装Anaconda中自带的编译器，但默认的环境为Anaconda本身的base环境，而不是我们刚配好的tensorflow。所以要想让spyder在我们创建好的环境下撸代码，就要在Anaconda Prompt中激活tensorflow环境，然后输入：

conda install spyder

配置完后你就会发现Anaconda安装文件下多了一个spyder(tensorflow)，下回撸代码时直接打开这个spyder就可以愉快的撸代码了。当然你也可以检查一下环境中的tensorflow有没有配置成功，在spyder(tensorflow)中输入：

import tensorflow as tfwords = tf.constant("code made me happy")sess = tf.Session()print(sess.run(words))

运行一下，如果命令行报错显示Warning! ***HDF5 library version mismatched error***打开核函数错误HDF5和HDF5Library 版本不匹配的问题解决方案如下：

pip uninstall h5pypip install h5py

此解决方法参考博客：https://blog.csdn.net/dreamscape9999/article/details/80701743

另外，如果觉得spyder不好用也可以安装Pycharm具体过程参考以下两个博客：

Pycharm安装：https://www.cnblogs.com/CVLianMeng/p/11549342.html

Pycharm调用Anaconda配置的环境：https://jingyan.baidu.com/article/e3c78d6488eb313c4c85f5bf.html

第一次写博客，若写的不好请多见谅，若有侵权请及时联系删除，谢谢！！！

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