刚换了硬盘，又得重新配置深度学习框架了，现在最流行的莫过于tensorflow和pytorch，我今天就尝试了安装了他们的GPU版本（虽然我的电脑垃圾配置GeForce 930M），以供之后需要的时候参考，也供其他人借鉴
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
1、需安装的东西
- Win10 x64位
- Anaconda3 x64 python 3.6.5
- CUDA Toolkt10.0
- cuDNN 7.5 for cuda10
- Nvidia drive 430.64
- Visual Studio 2017 community
2、具体实现
2.1 windows10的安装
在我之前写过的安双系统的一篇文章里面有提及安装win10的教程在此不作过多赘述
2.2 Anaconda3的安装（略）
安装过程中提示“不建议添加到环境变量中”，那个默认不勾选就好，要启动到开始里面，到Anaconda Prompt里面用管理员身份打开即可
2.3 Visual Studio 2017 community
现在官网上面已经提供最新的2019下载，之前的版本下载好像要订阅什么的，你们也可以下载我这里提供的链接：https://pan.baidu.com/s/1Zvtg8nHPC_oZBA9rRC_CAA
提取码：s90s ，安装没什么难的，主要之后的显卡驱动要用到VS里面的东西所以要安装它。
2.4 Nvidia drive 430.64的安装
其实我感觉这个是不必须的，因为youtube上面很多教程都没有提及这个，而且我发现后来安装CUDA Toolkit的时候它也会装drive，但是我是装了，你们可以不装试试看
去这里找你电脑的N卡对应的驱动，然后下载安装，这个过程可能需要耐心等待，其中选项都默认就行
2.5 CUDA Toolkt10.0的安装
去这里下载对应版本的，我是win10本地安装，如果不想安装10.1可以在Release Notes里面找10.0版本的安装
2.6 cuDNN 7.5 for cuda10的安装
去这里注册下载，这个下载得先注册，选择cuDNN 7.5 for cuda10，因为我们之前装的就是CUDA10.0
- 有些教程里面是说把这三个文件夹里面的.dll文件覆盖掉cuda安装目录下的对应文件，我分析他们之后就没有添加cuda的环境变量了，我没试过
- 我是按照把C:\cuda\bin添加到环境变量里面了，我认为一样的，我实践证明有效
至此要安装的东西几乎完成了
3、 添加环境变量
除了上面说的把C:\cuda\bin添加到环境变量里面，还要照下图的添加两个环境变量
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
这就是刚刚CUDA的安装目录（当然上面是我自己的啦，你们要看自己的改一下）
4、安装packages
4.1 安装tensorflow-gpu版
进入到Anaconda Prompt里面（因为我没有安装python，这个是anaconda自带的），因为anaconda包挺齐全的，所以直接安装
pip3 install tensorflow-gpu
我是下载下来.whl文件，然后cd到.whl目录，用
pip install tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
这中间我出现过ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.core._multiarray_umath' 错误，这个只要卸载numpy再重新安装一下就好了
pip uninstall numpy
pip install numpy
下面我测试了一下，看看是否安装成功了
4.2 安装pytorch-gpu版
一般都是到官网去用一句话安装，如
至此就实现了win10+anaconda3安装tensorflow-gpu和pytorch-gpu版
如果你觉得有用，就不要吝啬你的喜欢吧，写此教程不易，需要你们的鼓励！！
