作为门外汉，对深度学习和人工智能很感兴趣，期望能够将人工智能应用到实际工作中。经过前期的了解，决定使用Tensorflow和Keras进行学习，搭建开发环境的过程中参考了很多网络资料，也形成了一些自己的体会，于是有了本篇简纪。
开发环境：Windows10 64-bit。（备注：会有很多坑，经常遇到莫名其妙的问题）
开发语言：Python3.6，强烈推荐anaconda，可以避免很多麻烦。（备注：最新版的Tensorflow和Keras已经支持Python3.6版，很多文档说要3.5版的可以忽略）
学习框架：Tensorflow，Keras。（备注：二者的相关介绍请自行搜索）
参考资料：1.windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速
2.Installing TensorFlow on Windows
分CPU版本和GPU版本分别说明安装步骤和过程，本文继续说明GPU版本的安装。前提条件：请先检查自己的GPU是否支持CUDA，具体方案是上Nvidia官网查询。关于CPU版本，请参考前一篇文章Win10下安装Tensorflow+Keras简记（CPU版本）
为了方便，建议大家提前准备好用到的软件，主要有：VS2015，DXSDK_Jun10，cuda_9.0.176_win10.exe（Nvidia官网下载地址），cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip（Nvidia官网下载，需要先注册），Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe （Anaconda官网）。
简要说明安装步骤如下：
1、安装Visual Studio 2015，CUDA需要用到。目前1.5版本的Tensorflow支持CUDA9.0，而CUDA9.0已经支持Visual Studio 2017，所以安装Visual Studio 2017也是可以的。建议不要更改安装路径，避免环境变量的问题。
2、安装安装DXSDK_Jun10.exe。如果报错，百度可以找到解决方案。
3、安装CUDA9.0。目前1.5版本的Tensorflow支持CUDA9.0。由于Tensorflow经常更新，建议大家选择CUDA版本以官方文档为准（参考资料2）。请注意，一定要按照官方说明选择版本，避免不必要的错误。我此前安装了CUDA8.0，然后又安装CUDA9.0，运行时出过错误。
4、验证CUDA安装是否成功。第一步：打开命令提示符，输入：nvcc -V，如果能看到版本信息，已经成功一半了，但是还没有完全成功；第二步：编译CUDA示例程序，在 c:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0 目录下，打开Samples_vs2015.sln文件（请选择对应自己对应的VS版本），打开后，在VS编译选项中将解决方案配置更改为Release和x64。然后点击菜单：生成→生成解决方案。只要前面DirectX SDK安装不出问题，一般情况下都会成功生成方案的。然后在c:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\bin\win64\Release找到deviceQuery.exe文件，打开命令终端，定位到刚才的目录，运行 deviceQuery.exe，如果正常显示自己电脑的显卡信息，则CUDA安装成功。
5、安装cuDNN。解压前面提到的cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip，有bin、include、lib三个目录，将三个文件夹复制到安装CUDA的地方覆盖对应文件夹，默认文件夹在：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0。
6、安装Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe。安装完成后，参考前一篇文章Win10下安装Tensorflow+Keras简记（CPU版本）的步骤1~步骤3，创建tensorflow环境变量。
7、安装GPU版本的Tensorfow。打开Anaconda Prompt，输入如下命令：
C:>activate tensorflow
(tensorflow)C:>pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
8、验证Tensorflow是否安装成功。打开Anaconda Prompt，输入如下命令：
C:>activate tensorflow
(tensorflow)C:>python
然后在输入以下代码：
>>> import tensorflow astf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
如果不报错误，安装成功会输入以下内容：
Hello, TensorFlow!
9、安装Keras。启动Anaconda Prompt，输入以下命令：
C:>activate tensorflow
(tensorflow)C:>pip install keras
安装后验证keras是否安装成功，继续输入：
(tensorflow)C:>python
>>> import keras
没有报错，那么Keras就已经成功安装了。
