Windows 10 安裝 Anaconda3 & GPU版Tensorflow & Cuda9 & cudnn7
前言
為了更好的學習工作，清理了下電腦，重做了下系統，因此需要重新裝深度學習相關的執行環境。在這裡記錄一下安裝過程，以備後用。
環境：Windows 10 & vs-2015 & cuda9 & cudnn7 & anaconda3 & tensorflow-gpu
安裝步驟
1. 安裝 vs2015
首先在安裝 cuda 之前需要安裝 vs，在這選擇安裝 vs2015，安裝需要的 iso 檔案在我的網盤裡。
下載完成之後，開啟其中的 vs_community.exe 檔案進行安裝，安裝期間所有的選項均預設即可。安裝路徑也可以單獨指定。
如果之前電腦裡有 vs 的可以直接跳過此步驟，或者可以重新更新一下。
2. 安裝 cuda9.0
安裝完 vs2015 之後就可以安裝 cuda 了，在這裡我安裝的是 cuda9.0 (因為目前 tensorflow 還不支援最新的 cuda10)，cuda9.0 安裝檔案的下載路徑：cuda9.0 安裝檔案，當然，如果想下載 cuda 的其他可用版本也是可以的。
cuda9.0 的安裝檔案下載好了以後會是類似於：cuda_9.0.176_win10.exe 的一個檔案，然後就是開啟安裝檔案，一步步的按照預設的選項進行安裝。使用安裝檔案安裝完成之後，開啟 cmd命令視窗 輸入：
> nvcc -V
就可以看到類似的以下 cuda9.0 的版本資訊：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation Built on Fri_Sep__1_21:08:32_Central_Daylight_Time_2017 Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176
到此，cuda9.0 算是安裝完成。
3. 安裝 cudnn7
安裝好 cuda9.0 之後，需要安裝與之版本相對應的效能優化庫：cudnn7，cudnn7 的下載路徑：下載 cudnn7，NVIDIA要求使用者登入之後才開放下載 cudnn7 的下載通道，不想登入下載的可以去我的網盤下載。
這是一個壓縮包檔案，下載好之後解壓會出現一個 cuda 資料夾，將資料夾中的東西複製到 NVIDIA GPU Computing Toolkit 的安裝路徑下。路徑預設會在：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0，複製完成，cudnn 也算安裝完成了。
4. 安裝 anaconda3
gpu 的相關軟體設定安裝完成，下面就是安裝程式碼所需要的 python 環境了。
Anaconda 是一個開源的 python發行版本，其中包括了許多常用的 python 第三方庫，相對於傳統的 python2&python3 個人感覺更為方便，所以在這裡 python 環境使用了 anaconda3 ，預設 python 版本是 3.6 。anaconda3 安裝檔案的下載路徑：下載 anaconda，可能一部分網路在下載的時候會很慢，所以我也放上我的網盤連結：
下載完成之後，開啟安裝檔案，一步步的按照預設選項進行安裝，也可以自定義安裝路徑。
安裝完成之後按下 Windows鍵，就能再軟體列表看到安裝好的 Anaconda3 的相關資訊了。
5. 安裝 tensorflow-gpu
按下 Windows鍵，在 Anaconda3 的列表下找到 Anaconda Prompt ,點選就會出現 anaconda 環境下的命令列視窗，在這裡使用命令
> pip install tensorflow-gpu
即可安裝最新版本的 tensorflow-gpu ，成功安裝之後，使用以下命令進行檢驗：
> python
Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (default, Mar 29 2018, 13:32:41) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
1.11.0
可以成功的匯入，並輸出 tensorflow-gpu 的相關版本資訊就算安裝成功了。
問題
如果在匯入 tensorflow 的過程中出現下面的錯誤：
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模組
可以嘗試重新安裝 cuda9.0 和 cudnn7，即能解決問題。
如果在匯入 tensorflow 的過程中出現下面的錯誤：
ModuleNotFoundError: No module named 'absl'
可以通過執行下面命令重新安裝 absl-py 庫來解決問題。
> pip uninstall absl-py
> pip install absl-py