一、進行Anaconda的下載和安裝

在官方網站下載Anaconda的Windows版本，下載的網址是https://www.anaconda.com/download/，根據自己電腦的位數下載對應的客戶端，推薦下載Python 3.7 version *版本。

下載完成之後進行Anaconda的安裝：

1.首先開啟客戶端，點選Next。

 2.點選I Agree。

3.之後一直點選Next。

4.到了安裝頁面，選擇第二個選項點選Install，等待安裝完成。

二、建立tensorflow環境

1.首先在windows開始檔案下面找到Anaconda3資料夾，裡面有Anaconda Prompt，點選開啟終端。

2.建立一個conda環境，命名為tensorflow_gpu。

conda create -n tensorflow_gpu python=3.6 

然後輸入y ，然後在該環境下會自動下載所需要的依賴包。

3.進入到tensorflow_gpu環境中，在這個環境下面完成之後tensorflow-gpu的安裝。

activate tensorflow_gpu

 為了後面安裝的tensorflow-gpu可以在jupyter notebook中使用 ，需要安裝這兩個包，用conda命令安裝。

conda install ipython
conda install jupyter

ipython kernelspec install-self --user

看到類似這個結果

Installed kernelspec python3 in C:\Users\XXX\Jupyter\kernels\python3

然後就可以使用jupyter notebook了，使用的時候先用activate tensorflow_gpu命令開啟建立的環境，然後再用jupyter notebook命令開啟jupyter notebook就可以了。

如果想要刪除掉已經建立的conda環境，可以用下面的程式碼。

deactivate tensorflow_gpu
conda remove -n tensorflow --all

conda info --envs
···
再看一下還有的conda環境，tensorflow_gpu那個環境沒有啦。

三、進行tensorflow-gpu的安裝

1.進行CUDA和CuDNN的安裝。

首先在官網查詢電腦顯示卡是否支援CUDA，網址是https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

然後在官網下載CUDA和CuDNN，網址是https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal和https://developer.nvidia.com/cudnn

下載完成之後進行CUDA的安裝。

最好選擇預設的路徑進行安裝，然後點選ok，進入下一步。

這個過程會持續一會兒。

選擇自定義安裝，點選下一步。

選擇上面的元件，點選下一步。

之後一直點選下一步，直到安裝完成。

 然後將下載好的cudnn-9.0-windows10-x64-v7.4.1.5進行解壓縮，得到一個資料夾。

將裡面的三個資料夾複製到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0中。

這樣所有的準備工作就做好了，下面就到了激動人心的時刻了，可以安裝tensorflow-gpu了。

開啟上面提到過的終端Anaconda Prompt，然後輸入activate tensorflow_gpu，進入建立好的環境中。

conda install tensorflow-gpu

輸入這個命令就可以安裝tensorflow-gpu了。

安裝完成之後，在這個環境下輸入jupyter notebook，就可以在這上面編寫程式了。

 好了，現在就可以進行下一步的深度學習了，訓練自己的神經網路吧！