自己目前做视频识别需要tensorflow-gpu加速，走了很多坑重装好几次系统，终于实现，现记录如下：pycharm+tensorflow+1050TI+Python3.6=
目前网上复制严重，好多没有实践可行性。主要问题如下：使用Anconda情况下cuda不用另外安装；cuda不需要额外配置，cudnn也不需要配置。GPU版本查看使用https://www.techpowerup.com/gpuz/
第一步 安装anconda
下载anconda Anconda下载网址
进入cmd设置国内镜像
修改镜像源
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
conda config --set show_channel_urls yes
创建环境
conda create -n 虚拟环境名称 python=3.7
激活环境
activate 虚拟环境名称
退出环境 deactivate
删除环境 conda env remove -n 虚拟环境名称
依赖的三方包
conda install tensorflow
conda install tensorflow-gpu
第二步 安装cuda cudnn
调用GPU，现在conda命令不太好用，pip好用，但关联功能没有conda省事。
使用conda命令安装
conda install cudatookit 会自动安装cudnn
第三步 验证cudn，cudnn ，GPU 是否可用
切换到python命令行：运行以下命令
from tensorflow.python.client import device_lib as _device_lib
local_device_protos = _device_lib.list_local_devices()
第四步 安装PyCharm 配置
File->Default Setting->Project Interpreter->conda Environment
在add Local中添加本地虚拟环境。
注意问题
conda install tensorflow-gpu 会自动关联cuda及cudnn 查看版本是否匹配
python 版本与tensorflow-gpu版本是否匹配
