win10 解除安裝cuda8.0並安裝tensorflow-gpu1.11.0+cuda9.0+cudnn7.0 （安裝程式附網盤下載地址）
主機資訊：
顯示卡：GTX 1060（6G）
已安裝圖形驅動版本（比cuda9.0自帶的高）：390.77
已安裝PhysX版本：9.17.0524
已安裝Anaconda版本：Anaconda2 5.0.1 64bit
之前一直用的Theano(需要cuda8.0)+py2.7,現在因為要去讀研的實驗室大多用的是tensorflow所以準備轉環境，在這裡記錄一下。
第一步：解除安裝cuda8.0
到控制面板裡去找解除安裝軟體，除了圖形驅動和PhysX之外，帶有Nvdia和8.0字樣的全都解除安裝即可。
（Nv對每一個部件都單獨設定了解除安裝程式，原則上解除安裝順序沒影響，從哪個開始解除安裝都行）
cuda8.0網盤地址：連結：https://pan.baidu.com/s/1cEmHuZOR42oAkLeN19X9dw 提取碼：faxx
第二步：安裝cuda9.0
win下安裝很方便，唯一要注意的是要選自定義安裝，然後不要勾選圖形驅動和PhysX（因為cuda9.0自帶的版本老，NV的新版本自動相容老版本，沒必要回退）
cuda9.0網盤地址：連結：https://pan.baidu.com/s/1W2GvEhbz_rZEiixg6IxEvQ 提取碼：mgh0
第三步：安裝cudnn7.0
解壓後會有三個資料夾
把三個資料夾裡的檔案分別複製到 路徑C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 中對應的資料夾中
cudnn7.0網盤下載： 連結：https://pan.baidu.com/s/1Y8prH3KAPDXzvO8LuxbGGQ 提取碼：y2jr
第四步：anaconda配置環境並安裝tensoflow
通過呼叫以下命令建立名為 tensorflow 的 conda 環境：
C:> conda create -n tensorflow pip python=3.5 通過發出以下命令啟用 conda 環境：
C:> activate tensorflow (tensorflow)C:> # Your prompt should change
發出相應命令以在 conda 環境中安裝 TensorFlow。
(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu anaconda2下載地址：連結：https://pan.baidu.com/s/12k17zFpqHkeJhBvXnegghQ 提取碼：4kn6
第五步：驗證tensorflow-GPU版本正確安裝
測試程式碼：
import tensorflow as tf
#import os
#os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
with tf.device('/cpu:0'):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')
with tf.device('/gpu:0'):
c = a + b
# 注意：allow_soft_placement=True表明：計算裝置可自行選擇，如果沒有這個引數，會報錯。
# 因為不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果強行將無法放在GPU上的操作指定到GPU上，將會報錯。
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))
# sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(c))
