前言
最近开始学习深度学习相关知识，关于环境的搭建真是各种坎坷，不想提Ubuntu了，下面说说Windows10 64位的搭建
- 注意：没有显卡的同学仅作参考
- 安装文件已上传到百度盘，各自按需下载
- 没必要安装显卡驱动，安装了也会被覆盖的23333
安装cuda8.0
- 先确认自己的显卡是否支持cuda，https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
- 下载cuda(版本8.0.61)
百度云盘下载
(官网：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)
注意：安装的过程中要覆盖当前的nvidia驱动，如果跳过会有安装失败的问题
如图选择：
- 测试是否安装成功
在cmd中输入nvcc -V,如图所示：
安装VS2015社区版
- vs2015官方中文社区版完整版/3.74G，下载地址
- 安装选项仅选择
2015 更新3及c++库
- 安装完成后打开
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\Samples_vs2015.sln -
问题1：如果出现加载失败，说明是cuda没安装好，重新安装即可
问题2：如果出现不加载，说明是vs没有安装好，重装/修复2015更新3和c++库即可 -
正确的是这样
- 接下来修改解决方案环境，右键
解决方案Samples_xxx，点击属性，设置配置为（活动）Release，平台为（活动）x64
-
生成解决方案，等待生成完后，打开一个cmd窗口，定位到 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64\Release目录，输入：deviceQuery，然后回车。会得到如下结果：
安装Anaconda（最新为4.4.0）
- 官网下载：https://www.continuum.io/downloads#windows
- 安装完成后打开Anaconda Prompt
我这里新建了一个环境，当然，你也可以不新建直接用默认的
安装cuDNN5.1(目前不支持6.0)
- 注意，Tensorflow现在必须要安装cuDNN5.1，不然会加载不到库的
百度云盘下载
(官网：https://developer.nvidia.com/cudnn) - 安装cuDNN
下载完成后解压缩，里面有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\v8.0
安装Tensorflow（当前最新是tensorflow1.2.1）
- 注意：一定要在线安装，重要的事情说三遍！
输入命令pip install tensorflow-gpu即可安装，安装完后输入conda list查看所有包： - 输入
python，进入python环境，再输入import tensorflow，没有报错表示成功 - 如果这里报错的同学，请卸载重新在线安装最新版本或者安装cuDNN
安装Keras及Theano环境
-
pip install keras即可 - 输入
python，再输入import tensorflow tf，import keras，import theano，没问题就可以了 - 上一张OK的图（python3.6.2是我自己更的，命令是
conda update python）
注意事项
- 我在import theano出错过，原因是安装keras的时候会帮我安装theano，但是导入却不行，google了很久，发现要使用conda install theano才行
- 使用conda命令需要科学上网
- 最后上传Linux版本的cuda8.0.61和NVIDIA驱动384.59，
cuda-8.0.61-linux.run
NIVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run
