Ubuntu 18.04 搭建带GPU的TensorFlow、Keras、Pytorch深度学习开发环境（不用手动安装cudnn和cuda）
对学习深度学习的新手来说，环境搭建没有大神指导会比较麻烦，今天介绍一种简单、简单、非常简单的环境搭建方法。
1.安装Anaconda
在Anaconda下载Linux版本的开发环境，可以参考网上例程安装。
2.通过Anaconda安装带GPU的框架
安装Anaconda成功后使用 anaconda-navigator 启动导航窗口，该窗口环境特别好用，简直就是用惯了Windows的福音。如下如：【Environment】中选择uninstall 输入TensorFlow会出现带GPU的TensorFlow环境，点击安装即可，安装后关于GPU相关的cuda和cudnn都顺带安装了，不用再单独安装（之前花了大量的时间安装cuda和cudnn）
3.环境测试
利用如下代码进行测试：
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.,2.,3.,4.,5.,6.], shape=[2,3], name='a')
b = tf.constant([1.,2.,3.,4.,5.,6.], shape=[3,2], name='b')
c = tf.matmul(a,b)
with tf.Session(config= tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
print(sess.run(c))
输出结果如下，显示GPU：0表示安装成功！！
同样Keras Pytorch也使用相同的方法安装！
享受深度学习编程吧！！