最近在看莫烦的Tensorflow(干货必须安利一波，https://www.bilibili.com/video/av16001891/?p=9)
想自己通过Tensorflow搭建一个AutoEncoder,于是开始安装Tensorflow-Gpu版，遇到各种坑，终于在不断搜索各种问题的解决办法终于爬出了坑，现整理、总结爬坑指南如下：
首先说明我是配置Tensorflow-gpu + CUDA9.1 + cudaNN for CUDA9.1.
1.安装CUDAv.9.1
进入NVIDIA下载CUDA页面（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），下载。根据自己PC/Server配置下载对应版本。建议下载Local版本地安装。
按照引导不断Next,安装成功后你会发现生成的文件夹：
2.安装cuDNN
先要在NVIDIA官网注册个账号，然后填信息，I agree ...，这个搞定后 就可以开始下载cuDNN了。注意版本！！！
下载完成解压将三个文件夹复制并粘贴到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1目录下。
PS：最好将bin和lib\x64加到环境变量path中，不加可能后边操作会报错。
3.安装Tensorflow
之前看了一些帖子说CUDAv9.1 太新用不了tnsorflow，苦苦寻找终于找到一个大神帖子（https://blog.csdn.net/qq_36556893/article/details/79433298）抱着试一试的态度，成功！！！感谢大神。
Anaconda中创建环境和激活环境就不说了。。。，我主要说下在环境中安装tensorflow。
如果环境中选择直接输入指令：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow，安装不会报错。
But在import tensorflow as tf会报错，显示OSError: [WinError XXX] 找不到指定的模块/Could not find 'cudart64_90.dll'.这是因为目前的Tensorflow最多支持到CUDA9.0，绝望！然而，大神告诉你 --->
一个大神编译的.whl文件，链接：https://pan.baidu.com/s/1dGSmo29 密码：fwet
下载完成后请复制到本地用户目录文件夹底下，例如：
继续输入指令：pip install tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.wh，安装成功！！!
4.测试Tensorflow
你可以在环境下安装jupyter或者直接python进入编辑环境测试。
输入以下指令：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('My,TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
最后一行显示 b'My，TensorFlow!'说明Tensorflow配置成功！！
PS：用jupyter测试TensorFlow步骤，附上峰大神的Anacnda管理干货（https://blog.csdn.net/qq_24375467/article/details/72486476）
