在电脑上配置tensorflow。
windows 10+python 3.5+Tensorflow-gpu 1.5+CUDA9.0+cuDNN7.0.5+anaconda
本电脑配置：
win10 64位；CPU：i5 7300hq；GPU：GTX 1050 ; 2G显存。
开始搭建
一.安装visual studio 2015
二.安装anaconda
通过指令查看conda安装了哪些包：开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt ：
conda list
可以看到已经安装了numpy、scipy等包，后期需要其他依赖包可以自行安装。
三.安装CUDA
1.安装conda
默认安装可以，安装在其他盘符也行，路径问题的解决办法下面会给出。
2.验证conda是否安装成功
打开Anaconda promt，输入：nvcc -V ，出现以下字符，说明安装成功。
3.用户变量环境配置
右击“此电脑”->“属性”->”高级系统设置”->”环境变量”，如图所示：
无论默认安装还是改变了路径，用户环境变量都需要自己添加。
总结conda安装程序完成后就两点：
（1）系统变量中CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9.0已经存在
（2）在用户变量，新建PathCUDA：C:\ProgramData\NVIDIAGPU Computing Toolkit\v9.0\bin
四.cuDNN7.0.5安装
1.下载win10版本
2.cuDNN的安装
解压cudnn-9.0-windows10-x64-v7，将文件夹里三个文件夹分别拷贝至CUDA的安装目录的对应的文件夹即可。
五.tensorflow-gpu1.5的安装
1.tensorflow-gpu运行环境
1）在windows程序中找到Anaconda Promt并打开，输入命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
界面会有警告，不用管，继续往下。
2）在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow （名字可以自由取），输入命令：
condacreate -n tensorflow python=3.5
3）敲入activate命令启动环境
4）输入python命令，可以看到所配环境的python版本为python3.5.4（系统自动配置为3.5.4版本）
2.安装tensorflow-gpu
如果之前有安装的话先卸载
pip uninstall tensorflow-gpu（卸载代码）
pip install tensorflow-gpu==1.5（安装1.5版本代码）
3.安装conda自带的IDE
为了能在ipython 和Spyder中使用tensorflow-gpu，我们需要在tensorflow的环境中安装这两个的插件。打开AnacondaNavigator，选择Not installed，找到 ipython和Spyder并安装：
如果不安装的话，无法使用conda自带的spyder开发环境。本人习惯用pycharm，所以配置好编译器后，转战pycharm调用conda编译器，起飞。
剧透了。。（下章记录训练神经网络的学习笔记，图为简单的前向神经网络的训练结果）
参考：
1.http://blog.csdn.net/zhoutaoccu/article/details/70880304
2.http://blog.csdn.net/u010858605/article/details/64128466
3.http://blog.csdn.net/ygjustgo/article/details/78883981
4.https://blog.csdn.net/lcb_coconut/article/details/79228759