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由於前段時間在學tensorflow框架，一直沒有仔細考慮如何整理學習的內容，現在打算開始系統的整理tensorflow的學習筆記，那就從環境搭建開始把，現從win10環境開始，後續ubuntu系統的在補充

• python—使用的是Anaconda，當前最新的是自帶的python3.7，但是為了穩定性，在安裝完Anaconda後，dos視窗使用命令conda install python=3.5切換為3.5版本的進行安裝，以防出現版本不相容的問題。

•  	Anaconda連結`https://www.anaconda.com/download/`
   
  

• CUDA—網上看了很多版本，比較靠靠譜的是安裝CUDA8.0的那個教程，但是後面根據自己測試，親測9.0版本是支援GTX1050ti的，因此安裝的此版本，如果安裝環境出現問題，可能是由於已經安裝過的VS不合適，建議解除安裝掉自己安裝的VS，使用Anaconda預設的安裝。

•  	CUDA連結`https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive`
  

• cudnn—版本必須和CUDA匹配，解壓後將三個目錄新增進環境變數，並將目錄內的三個檔案分別按原目錄名放置在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit
  目錄下中對應的資料夾內。

•  	cudnn連結`https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download`，這裡是需要註冊的根據提示下載對應版本即可
  

• tensorflow—接下來安裝tensorflow-gpu版本

•  	開啟dos視窗，使用命令`pip3 install tensorflow-gpu`，稍等後即可安裝好，如果安裝失敗，可能是因為網路原因，重新嘗試幾次即可
  

• 測試程式碼
• import tensorflow as tf
• a = tf.constant([1.0,2.0],name='a')
• b = tf.constant([3.0,4.0],name='b')
• result = a+b
• sess = tf.Session()
• resultNow=sess.run(result)
• print(resultNow)
• 輸出結果[4.0 6.0]即為安裝成功，可能會出現部分警告，是由於警告等級的設定問題，後續會在筆記中貼出