2018.12.23 win10+TensorFlow1.12+CUDA9.0+CUDNN7.4 -gpu
首次安装谷歌人工智能学习系统TensorFlow惨烈收场，再次尝试后安装后无报错，故作为经验分享。
关于NVIDIA的gpu
- 截止目前，CUDA版本只支持NVIDIA的GPU
- 下载前建议查清楚自己GPU能支持的CUDA的最高版本，具体方法参考如下链接：
https://blog.csdn.net/wangyjfrecky/article/details/55100963
关于Anaconda的安装
- 基本了解：https://baike.baidu.com/item/anaconda/20407441
- 下载链接（本机安装Anaconda3.5，python版本为3.6）：https://www.anaconda.com/download/
- 安装步骤：按照提示逐步安装即可
系统推荐Just Me选项不用改动
完成之后可以在cmd中输入python验证是否成功（当然，可省略）
关于CUDA9.0的安装
令人头大，第一次稀里糊涂装了最新的CUDA10.0版出现DLL load failed: 找不到指定的模块的问题，再次强调TensorFlow更新到1.12时支持CUDA9.0（9.1和9.2未尝试）
- 下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
- 安装：按照提示的步骤即可（注意一下安装目录，后面找起来方便）
关于CUDNN的安装
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下载与支持相应CUDA版本的CUDNN（本文选择如下）
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安装在你喜欢的文件夹里，解压后将bin、include、lib三个文件复制到CUDA的安装目录下，将C目录下的bin文件添加至环境变量（添加过无数次环境变量的你肯定无需演示）
关于TensorFlow1.12的安装
- 打开Anaconda Prompt，输入conda create -n tensorflow-gpu python=3.6创建python3.6的运行环境，在运行结束后出现Proceed ([y]/n)? 输入y后进行安装
- 激活并进入环境，输入conda activate tensorflow-gpu
- 安装TensorFlow的最新版本，输入pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
关于TensorFlow的验证
此处省略无数例子
最简单的方法：打开cmd，进入python，输入import tensorflow as tf运行无错即可
关于出现错误的解决方法
本人安装过程中只出现了DLL load failed: 找不到指定的模块的问题，此问题解决方法极大可能是CUDA及CUDNN的版本不正确，建议卸载重装，其他问题建议自行搜索（不过只要版本正确的话问题一般不大）