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.runNIVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run