我的安裝條件：win10 64位作業系統的電腦，連的無線網
安裝過程主要參考瞭如下資源： https://www.cnblogs.com/ms-uap/archive/2018/06.html原文博主寫的很詳細，我只是按照自己步驟進行了一下具體說明。
安裝過程中最需要注意的是版本，要保持版本符合要求，安裝前確認自己的電腦或者軟體是否滿足版本要求，我的安裝過程也會符合以下要求。
- 顯示卡支援 CUDA。
- Python 版本是 3.5.x 及以上。（TensorFlow 從 1.2 開始支援 Python 3.6，之前的官方是不支援的）
- 有穩定的網路連線。
- pip 版本 >= 8.1。
安裝過程分為六步（總共花費4h）：
1.安裝git
2.安裝VS2017
3. 安裝python
4.安裝CUDA和cuDNN
5. 配置深度學習環境
6.安裝VS Tools For AI外掛

1. 安裝git（耗時15min）

如果你已經安裝git，請跳過此步。
訪問 https://git-scm.com/download/win
選擇64-bit Git for Windows Setup下載，下載後的exe檔案如下圖所示：

雙擊.exe開始安裝
選擇好自己的安裝路徑（最好不要安裝在c盤），一路預設安裝，直到Adjusting your PATH environment
請選擇Use Git from the Windows Command Prompt，這一步幫助你將Git新增到環境變數中了，然後就可以直接在命令列裡使用Git啦。然後繼續next，直到安裝結束。

2.安裝vs2017（耗時1h36min）

如果你已經安裝vs2017，請先不要跳步，看完之後再跳此步。
先在https://www.visualstudio.com/zh-hans/products/下載vs2017community。

下載完成後點選.exe檔案進行安裝，我選擇安裝在了D盤。以前我安裝過了使用c++的桌面開發（這個不是AI環境配置需要的），如果我們只需要配置AI的環境，就只選擇.NET桌面開發和python開發。（note：建議安裝 Anaconda，Anaconda集成了很多科學計算所必需的庫，能夠避免很多依賴問題）

這個安裝環境可能久一點，由網速而定，我連的wifi比較慢，花費了1.5h，這個期間你可以做點別的事，看看書或者打一局遊戲。
安裝完後配置VS2017的系統環境變數：
我的vs2017安裝目錄：

D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.14.26428\bin\Hostx64\x64

開啟我的電腦->屬性->環境變數->高階系統設定->新建使用者變數vs2017,將目錄新增到vs2017變數的值裡面。

在系統變數path中，也將目錄新增到path變數的值中。

新建一個系統變數Lib,將以下目錄新增到Lib變數的值中。
D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.14.26428\bin\Hostx64\x64;"C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Lib\10.0.10240.0\ucrt\x64;";"C:\Program Files (x86)\Windows Kits\8.1\Lib\winv6.3\um\x64;";

再新建一個系統變數INCLUDE，將以下目錄新增到INCLUDE變數的值中。

D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.14.26428\include;C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10240.0\ucrt;

此時就把vs2017的環境變數配置好了，驗證你是否配置正確，可以按住win+R，開啟cmd，輸入cl，出現如下圖說明你配置正確。

3.安裝python3.6.5（耗時35min）

如果你已經安裝python3.6.X 64位版本，請跳過此步。
開啟https://www.python.org/downloads/，下載python3.6.5。

下載完後，點選.exe。

並將python3.6新增到PATH，這樣程式會自動將Python加入環境變數，這樣避免在安裝後手動配置環境變數，其餘的預設安裝結束。

安裝完後，用win+R開啟cmd，輸入python，回車，出現如圖所示表示安裝python成功。

並輸入python -m pip install -U pip將pip更新到最新版本10.0.1。

安裝python3.6.5耗費35min，耗時長是因為以前安裝了32位版本，解除安裝32位版本之後重新安裝64版本的。

4.安裝CUDA與cuDNN

安裝之前科普：
我們學習過程中需要用到TensorFlow ，TensorFlow有兩個版本：CPU 版本和 GPU 版本。
GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支援，CPU 版本不需要。如果要安裝 GPU 版本，請先確認顯示卡支援 CUDA。我安裝的是 GPU 版本，所以就以 GPU 安裝為例。

首先通過作業系統更新，升級顯示卡NVIDIA驅動到最新版，如果沒有顯示卡NVIDIA，可以通過電腦管家或者自行查詢資源下載，之後進行如下步驟。

4.1安裝CUDA 9.X（耗時25min）
開啟https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，我選擇安裝的版本為CUDA9.0，檔案大約（~ 1.4 GB）
note：CUDA8.0是與VS2017不相容的，如果用CUDA8.0，必須使用VS2015以下的VS版本。CUDA9.0開始相容VS2017。

點選後，選擇如下的配置：

下載完後，點選.exe進行安裝。

我配置CUDA的安裝路徑為D盤。一路預設安裝，安裝完成。
確認是否安裝成功。可以按住win+R，開啟cmd，輸入set cuda，如果有cuda的路徑，則安裝成功。

4.2安裝cuDNN 7.0.5（耗時21min）
開啟 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，選擇我們需要安裝的版本

在下載cuDNN之前，需要註冊Nvidia會員並驗證郵箱，之後再單擊https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive才能進行下載，這個註冊驗證比較慢，一驗證通過之後就重新點開連結下載自己想要安裝的版本就可以了。
下載檔案如下:

將檔案進行解壓，取出cudnn64_7.dll,並複製到CUDA的“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin”目錄下，這就配置好cuDNN的環境。

5.配置深度學習環境（耗時30min）

配置這個環境只需要進行如下步驟：
首先按住win + R ，開啟cmd，在命令列中輸入：

cd F:\  
md  AI  
cd AI   
git clone https://github.com/Microsoft/samples-for-ai.git
cd samples-for-ai 
cd installer 
python.exe install.py 

或者在你電腦的某個盤新建一個資料夾為AI，然後再按win+R，開啟cmd，輸入某盤：\，然後cd 某盤：\AI，之後的步驟與之前一樣。

git clone https://github.com/Microsoft/samples-for-ai.git
cd samples-for-ai 
cd installer 
python.exe install.py 

等待安裝完成即可。
安裝過程中，出現警告：Not detect Visual Studio 2017 or 2015! We recommend Visual Studio 2017, please manually download and install Visual Studio 2017 form https://www.visualstudio.com/downloads/.
如下圖所示：

出現該原因是vs2017的環境變數沒有配置好，需要重新配置一下（配置系統環境變數時記得“；”分隔符用英文的），配置成功。

6.安裝tools for ai外掛（耗時25min）

開啟Visual Studio，選擇工具->擴充套件和更新->選擇“聯機”->搜尋“AI”，並下載Microsoft Visual Studio Tools for AI。

下載完後，VS2017會自動安裝這個外掛，等VS2017安裝完後，可以重新開啟VS，如果在介面上看到這樣的內容，說明你安裝成功了，這個外掛8.8M,由於那時網速比較慢，我下載成功花費了20min，安裝成功花費25min。

看到這裡，說明你已經配置好了Visual Studio AI 的環境，恭喜你！堅持就是勝利！給自己點個贊吧！接下來你就可以愉快的使用Visual Studio Tools For AI進行開發了。