时间：2017/8
单独列出时间是因为这关系到目前各种软件和库的使用版本

借鉴博客

1. 相关软件准备，此处默认已经全部准备好

(1) windows 10 64bit旗舰版（版本1607，OS内部版本 14393.576）

(2)cuda8.0 win10.exe: CUDA安装文件。去NVIDIA官网下载。CUDA是由显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

(3)Visual Studio 2015

(4)此处采用python官网中https://www.python.org/downloads/的Python3.6.2，并没有采用原作者提供的Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe。虽然Anaconda是一个Python科学计算环境，提供了很多常用的Python库，例如：numpy，scipy, matplotlib等等。自带的包管理器conda也很强大，可以方便地安装各种Python库。下载地址：https://www.continuum.io/downloads/

(5) DXSDK_Jun10.exe 微软的DirectX SDK工具包，不安装它的话，后面编译CUDA_Samples是没法成功的。下载地址：https://pan.baidu.com/share/link?shareid=197164616&uk=369246564&fid=2918892502

(6) 注意： 原作者提供的是cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1.zip，但是根据我安装Keras的时间，TensorFlow官网建议是使用v6.0，https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download CUDA的神经网络加速库，可以在前面GPU加速基础上大概再提升1.5倍的速度。

(7)可能用到的Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3，下载地址https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587

2. 我在安装过程的顺序及注意事项

(1)安装DXSDK_Jun10.exe：未遇到问题
(2)安装Visual Studio 2015 ：未遇到问题
(3)CUDA安装
首先，检查GPU是否支持CUDA
如果你的显卡比较新，到这里检查是否支持CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
如果你的显卡很老，请到如下链接检查是否支持CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-legacy-gpus注意笔记本和desktop的区别。
直接点击安装，路径我才用默认的安装路径，以防止意外情况发生
测试CUDA安装结果
打开命令提示符，输入：nvcc -V
看到如下信息：
windows 10 64bit+Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0+cuDNN v6.0 GPU加速
编译CUDA示例程序
a、文件位置：
windows 10 64bit+Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0+cuDNN v6.0 GPU加速
直接用VS2015打开deviceQuery_vs2015.sh，然后运行，会得到如下信息。（渣渣电脑，请别嘲讽）
windows 10 64bit+Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0+cuDNN v6.0 GPU加速

b、右键单击，编译整个解决方案。如果不出意外，将会编译成功。如果提示是缺少：
“d3dx9.h”、”d3dx10.h”、”d3dx11.h”头文件 ，说明前面安装DirectX SDK没有安装好，重新安装下DXSDK_Jun10.exe，再次编译。（不好意思，我没遇到这个问题）

c、恭喜安装CUDA成功

(4) cuDNN解压及环境配置：此处为我的处理方法
cuDNN v6 or v6.1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
其他的解决：将cuDNN v6 or v6.1解压后的三个目录添加系统变量path的后面（我自己没测试，你看着吧，哈哈）

(5) 安装python，路径可以自己改变。特别注意版本问题，这很重要。
可以找到TensorFlow的版本：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#tensorflow。此处包含：
tensorflow_gpu‑1.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl （针对python3.5）
tensorflow_gpu‑1.1.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl（针对python3.6）

安装好python之后需要做的后续工作

a、将python安装文件夹中python执行文件添加到path中（可以使用python直接开启python运行环境），scripts文件夹添加到path中（可以使用pip和pip3安装及卸载额外文件包等）
常见的.whl包地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
我安装过的.whl文件
windows 10 64bit+Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0+cuDNN v6.0 GPU加速
安装命令：pip3 install 路径+文件
卸载命令：pip3 uninstall 已安装的库名 如： pip3 uninstall numpy
b、需要注意的是安装.whl文件可能需要一定的安装依赖，网站上有提醒

(5) 安装TensorFlow GPU版本的：官网提供的安装命令

TensorFlow官网提供windows安装：https://www.tensorflow.org/install/install_windows
To install TensorFlow, start a terminal. Then issue the appropriate pip3 install command in that terminal. To install the CPU-only version of TensorFlow, enter the following command:
C:> pip3 install –upgrade tensorflow
To install the GPU version of TensorFlow, enter the following command:
C:> pip3 install –upgrade tensorflow-gpu

(6)安装Keras

保持网络连接，pip3 install keras
它会顺带把Theano也给安装上，但是这里安装的Theano版本比较老，是Theano-0.8.2。我们使用tensorflow作为后端，而不是theano，所以不用理会它，让它装上就好了。

3、整体安装结果测试（没有意外的话）

windows 10 64bit+Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0+cuDNN v6.0 GPU加速

奇葩问题

  • 之前我是使用Anaconda安装结果遇到dll load error等问题，思考出现这个问题结果有可能如下：
    -TensorFlow版本更新，需要cuDNN v6 or v6.1.但是我是使用的cuDNN v5.0
    -网上提供说：Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3安装后可以解决问题没问题，然而对于我，结果 No