原文作者：aircraft
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
基本開發環境搭建
1. Microsoft Windows 版本
關於Windows的版本選擇，本人強烈建議對於部分高性能的新機器採用Windows 10作爲基礎環境，部分老舊筆記本或低性能機器採用Windows 7即可，本文環境將以Windows 10作爲開發環境進行描述。對於Windows 10的發行版本選擇，筆者建議採用Windows_10_enterprise_2016_ltsb_x64作爲基礎環境。
這裏推薦到MSDN我告訴你下載，也感謝作者國內優秀作者雪龍狼前輩所做出的貢獻與犧牲。
直接貼出熱鏈，複製粘貼迅雷下載：
ed2k://|file|cn_windows_10_enterprise_2016_ltsb_x64_dvd_9060409.iso|3821895680|FF17FF2D5919E3A560151BBC11C399D1|/
2. 編譯環境Microsoft Visual Studio 2015 Update 3
(安裝CPU版本非必須安裝)
CUDA編譯器爲Microsoft Visual Studio，版本從2010-2015，cuda8.0僅支持2015版本，暫不支持VS2017，本文采用Visual Studio 2015 Update 3。 同樣直接貼出迅雷熱鏈：
ed2k://|file|cn_visual_studio_professional_2015_with_update_3_x86_x64_dvd_8923256.iso|7745202176|DD35D3D169D553224BE5FB44E074ED5E|/
vs2015下載百度雲磁力：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1nZk92C-I8oRvxbyjELBNEw 密碼：1hnb
3. Python環境
python環境建設推薦使用科學計算集成python發行版Anaconda，Anaconda是Python衆多發行版中非常適用於科學計算的版本，裏面已經集成了很多優秀的科學計算Python庫。 建議安裝Anconda3 4.2.0版本，目前新出的python3.6存在部分不兼容問題，所以建議安裝歷史版本4.2.0 注意：windows10版本下的tensorflow暫時不支持python2.7
下載地址： Anaconda
創建python虛擬環境。
在CMD執行以下命令創建python版本爲3.6、名字爲tensorflow的虛擬環境。tensorflow文件可以在Anaconda安裝目錄envs文件下找到
conda create -n tensorflow python=3.6
這裏的tensorflow只是個名字變量而已，可以隨意改 比如我的是conda create -n py3 python=3.6完畢後記得用activate 你的名字變量 進入虛擬環境比如我的：activate py3退出虛擬環境：deactivate
4. CUDA
(安裝CPU版本非必須安裝) CUDA Toolkit是NVIDIA公司面向GPU編程提供的基礎工具包，也是驅動顯卡計算的核心技術工具。 直接安裝CUDA8.0即可 下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
在下載之後，按照步驟安裝，不建議新手修改安裝目錄，同上，環境不需要配置，安裝程序會自動配置好。
這裏可能會出現安裝CUDA失敗，原因可能是
1.VS2015（或者之前裝的VS系列沒有卸載乾淨，建議重裝系統hhhhh）沒有裝
2.沒有安裝在C盤默認目錄（因爲這裏我裝其他盤都會失敗，就C盤成功了）
3.從安全模式啓動（參見http://www.tudoupe.com/win10/win10jiqiao/2016/1222/6230.html）。在c盤的Program Files和Program Files(x86)兩個文件夾中分別刪除NVIDIA Corporation和NVIDIA GPU Computing Toolkit（這個沒有的話就隨意）文件夾。正常模式重啓，重新安裝即可。 這裏可能會出現文件NVIDIA Corporation被佔用的情況，進入安全模式刪除即可。
6. 加速庫CuDNN
從官網下載需要註冊 Nvidia 開發者賬號，網盤搜索一般也能找到。
CuDNN5.1百度雲下載
CuDNN6.1百度雲下載
CuDNN9.0百度雲三個版本下載都在下面百度雲鏈接裏
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1mprpx7iO2CW3Y1xjFQBLzQ 密碼：6m6g
本文用的是裏面的cudnn8.0-v6版本+tensorflow--1.4+cuda8.0
7. 安裝tensorflow
如果原來有安裝，卸載原來的tensorflow：pip uninstall tensorflow-gpu 安裝新版本的tensorflow：pip install tensorflow-gpu==1.4 這裏如果是1.6以上的話CUDNN要9.0的才行1.3以下的話CUDA 和CUDNN都要換版本 具體情況具體百度查對應版本。1.1以下的話好像基本不能GPU運行了 （CPU版本：pip install --upgrade tensorflow）CPU版本最簡單也適合新手 直接python創建完虛擬環境3.6之後直接安裝即可。
如果安裝過程報錯：Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: ) No matching distribution found for tensorflow You are using pip version 9.0.1, however version 18.1 is available. You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.
就直接：python -m pip install --upgrade pip
升級PIP即可
安裝完畢開始測試：
首先確保自己進入安裝tensorflow的虛擬環境，然後直接 python進入py環境 然後import tensorflow as tf 沒有報錯的話在輸入 tf.__version__ 出現版本號即代表成功了
如果import tensorflow as tf 出現錯誤：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\****\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper return importlib.import_module(mname) File "C:\Users\****\Anaconda3\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) File "<frozen importlib._bootstrap>", line 986, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 969, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 958, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 666, in _load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 577, in module_from_spec File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 906, in create_module File "<frozen importlib._bootstrap>", line 222, in _call_with_frames_removed ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模塊。
或者導入tensorflow報錯：
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模塊。
亦或者導入tensorflow報錯：
Failed to load the native TensorFlow runtime.
See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems
for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.
亦或者導入tensorflow報錯：
1、libcudnn.so.x 找不到的情況：沒有裝 cuDNN
2、libcublas.so.x 找不到的情況：版本不匹配， CUDA與 cuDNN 或者tensorflow 版本不匹配，等等
以上的所有報錯我都經歷過，並且別人的教程都說是CUDA和CUDNN版本不匹配，或者VS2015/2017沒有安裝 ，的確是這樣的，結果我都試了好多個版本都沒有解決。最後發現我的tensorflow是1.1版本的太老了 換成1.4就成功了(2017可能太新不匹配DUDA8.0)
所以解決辦法：temsorflow版本+VS2015/2017安裝+CUDA版本+CUDNN版本要匹配 中間哪一個版本沒匹配都會出現上面的報錯。具體情況具體查自己電腦配置的匹配版本 本電腦是1050TI，CPU是志強I5
7. 安裝keras
pip install keras -U --pre 然後進入python import keras 沒有報錯就代表成功。