搞了三天的TensorFlow-gpu的安装，终于好了，我稍微总结一下。前两天一直在我的台式机上安装，失败了好多次，今天晚上我只用了一个小时就把我的xps上也装上了TensorFlow-gpu。
回顾一下安装步骤吧，希望以后换电脑了也不会忘记。首先，我的台式机配置是显卡GTX 1070，笔记本是GTX970M的，所以安装python3.6+TensorFlow-gpu1.8+cuda9.0+cudnn7都没有问题的。
预备材料有以下：
1. Anaconda 5.0.1；
2. Pycharm（看个人了）
3. CUDA9.0+cudnn7
有了这些东西，在配置好cudnn7的环境变量（Anaconda自己会添加环境变量的），以及下一步下一步的安装好Anaconda之后，就可以直接安装了，进入cmd直接上命令吧。
1. conda info--envs（查看一下conda的环境，最初只有anaconda一个环境，前面加一个小*号）
2. conda search --full-name python（查看一下可安装的python版本，这里我选的是3.6版本的）
3. conda create --name tensorflow-gpu python=3.6（安装python3.6版本）
4. activate tensorflow-gpu（此时在命令路径之前会出现一个带小括号的（activatetensorflow-gpu））
5. conda info--envs（查看一下conda的环境，此时会出现两个，多出来一个tensorflow-gpu）
6. python --version（查看一下python版本是否安装好）
7. pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu（安装tensorflow-gpu，从国内的清华的镜像走，国外下载的太慢了）
8. 进入python编译环境，输入import tensorflow as tf，回车
9.上一步回车成功了，没有报错，万幸，然后输入tf.__version__（下面是两个下划线），如果显示出TensorFlow-gpu的版本，证明安装成功了。
三天的时间，终于搞明白这个东西安装的过程了，中间也遇到了很多问题，比如说先装了TensorFlow的CPU版本之后，再安装GPU版本就始终无法加载modular了，很蛋疼。
对了，cudnn的路径一定要添加到环境变量，cuda的安装一定要小心，反正我第二次装的时候直接就是下一步下一步的，也不知道为啥第一次装的时候就那么难。我之前就是因为这些个小细节没有做到，结果让我卸载了重装，重装了在卸载。。。
PS：感谢95和小白的大力帮助，万分感谢，虽然你们不知道这个是我的博客，哈哈~
好好加油开始搞我的DQN吧，A za A za fighting!!!
争取早日出论文早日...咳咳，早日涨工资吧。
作者：m_kingsun
原文：https://blog.csdn.net/M_Kingsun/article/details/80808107