装Ubuntu死活进不了系统，貌似是显卡问题，所以退而求其次，在Windows下装Tensorflow GPU版本。出乎意料的是这一次安装相比Tensorflow-0.8的时候容易多了，网上的教程和答疑多了很多，遇到的问题基本都能找到解决方法，同时社区对新版本的支持力度也很大。所需基础软件（对，就说的NVIDIA家）都可以放心使用最新版了！

• 操作系统：Windows 10 64位 专业版 1803
• Visual Studio Community 2017 版本15.7.4
• Python：Anaconda 5.2 下 Python 3.6
• GPU：显卡驱动398.11-notebook-win10-64bit-international-whql + cuda_9.2.88_win10 + cudnn-9.2-windows10-x64-v7.1
• Tensorflow: 1.8

Tips：查看Windows版本 一起按Windows键和I键，点击系统，最下方关于

一、安装vs2017

1. 从CUDA指南中可以找到对VS的要求，如下图CUDA9.2目前支持Visual Studio 2017 (RTW and Update 6)，因此我目前VS的版本明显高出指南的要求，但高了总比低了好。
   
2. 安装VS时，按自己需求选择功能，然后要注意选择右边的Windows 10 SDK，否则CUDA的Sample会编译失败。
   

二、安装CUDA9.2

1. 首先更新显卡驱动，到NVIDA官网下载显卡最新的驱动，然后安装
2. 下载CUDA 9.2 Windows x86_64 10 exe(local)，将Base Installer和 Patch 1 (Released May 16, 2018)都下载下来，得到cuda_9.2.88_win10.exe(主程序)和cuda_9.2.88.1_windows.exe(补丁包)。
3. 右键cuda主程序，用解压软件解压到临时目录，然后运行setup.exe，选择自定义安装，只勾选CUDA下的Development、Runtime、Documentation、Samples，如下图。不选择Visual Studio Integration是因为我的VS版本高于CUDA支持版本，会有Visual Studio Integration安装失败问题，因此要绕一下，感谢知乎申尚昆的帮助，以及英伟达社区
   
4. 顺利安装完CUDA后，打开CUDA解压的临时目录，找到 CUDAVisualStudioIntegration/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions 复制里面的所有文件到 VS2017 的安装目录（C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio/2017/Community/Common7/IDE/VCVCTargets/BuildCustomizations）VS对应目录可在CUDA指南找到，如下图。
   
5. 查看环境变量中是否有CUDA_PATH，没有的话自己加上，如下图。
   

三、安装CUDNN

1. 很多攻略贴中提供的CUDNN下载页面版本不全，v7.1只有Linux版，推荐从NVIDIA首页登录后找到cudnn，按网站指引下载。贴几个可能有效的地址：

官网 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
CSDN https://download.csdn.net/download/enight0000/10490781

1. 解压cudnn压缩包，将压缩包里的内容拷贝到CUDA的安装目录（C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.2）并覆盖对应的文件夹

四、测试CUDA Samples（可跳过）

1. 打开CUDA安装目录：C:/ProgramData/NVIDIA Corporation/CUDA Samples/v9.2/5_Simulations/nbody
2. 找到nbody_vs2017.sln，用vs2017打开，编译成功并运行，如成功则CUDA安装成功，如有错也不一定是CUDA的问题。

五、安装Tensorflow-gpu

1. 为了Python不混乱，首先安装Anaconda 5.2（犹豫了很久怕麻烦，装上后发现真好用，一下就上手！）
2. 设置Anaconda镜像加速下载，在CMD命令行下执行以下命令：
   conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
   conda config –set show_channel_urls yes
3. 添加Tensorflow环境
   conda create –name tensorflow python=3.6
4. 进入Tensorflow环境
   activate tensorflow
5. 以下是TF的安装步骤，如已安装VS2017推荐安装TF1.8(无坑)，否则就安装最新的TF1.12(有小坑)，请酌情选一个吧~

（TF1.8安装步骤）安装Tensorflow-gpu1.8，由于TF官网的GPU版本只支持到VS2015，而我们想使用VS2017，因此使用别人在CUDA9.2下编译好的安装包

https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.8.0/py36/GPU/cuda92cudnn71sse2

下载后输入 pip install xxx.whl 安装

（TF1.12安装步骤）Tensorflow1.12官网对windows的支持已经很好了，可直接使用 pip install tensorflow-gpu 这条命令安装，但需要预装Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable 更新 3，以下是官网说明。

安装 Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable 更新 3。此软件包随附在 Visual Studio 2015 中，但可以单独安装：
转到 Visual Studio 下载页面 链接，
选择“可再发行组件和生成工具”
下载并安装 Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable 更新 3。

附：可能遇到的问题

问题一：从1.8升级至1.12后或直接安装1.12后，运行 import tensorflow 报错

from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
...
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块

是因为VS版本不匹配造成的，请注意是否为VS2015 Update3，以及步骤二中的4小节

问题二：在使用PowerShell时 activate tensorflow 输入后没有效果，而在 anaconda prompt 和 cmd 中均是可以的

解决方案：

1. 安装包

   conda install -n root -c pscondaenvs pscondaenvs

2. 更改PowerShell配置
   以管理员身份启动PowerShell，并输入命令个 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned

执行策略更改选择Y
然后就可以使用activate了

六、测试