之前脑子不清醒，把好好的tensorflow环境给删了，这就导致我得重新配一遍环境，想想当初复杂繁琐的环境配置过程就头疼，唉~ 又把自己给坑到了ε (┬┬＿┬┬)3  在这里记录以下tensorflow环境的安装配置过程，万一后面再误删掉环境（这种情况也不是不可能发生：）直接照抄就好，当然，也希望能够帮助到需要配tensorflow环境的小伙伴~

先说明一下，我这里是在win10的anaconda虚拟环境下配置tensorflow1.8.0，cuda是9.0版本，cudnn是7.0版本，最后配置到pycharm上。

接下来详细介绍环境的安装配置过程。

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tensorflow安装教程

1、根据显卡确定需要下载的cuda和cudnn版本

cuda和cudnn版本与tensorflow、python的版本有关，具体对应关系可以去官网上查看，但是注意，cuda的版本不能超过你电脑的显卡版本，

要查看电脑的显卡版本，首先在桌面右键选择NVIDIA控制面板（如果没有的话可能是因为你的电脑不支持GPU），然后选择帮助下的系统信息，在弹出的对话框中选择组件，然后就可以看到你电脑显卡支持的最高cuda版本（我这里是11.2.162，关键看前两位就行，即11.2，这就是说，我下载的cuda版本不能超过11.2）

不过tensorflow1.8.0对应的cuda是9.0版本的，不会超过我电脑的11.2，所以我的电脑可以安装tensorflow1.8.0+cuda9.0+cudnn7.0。

2、下载cuda9.0

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

打开网址后，按下图选择，

点击下图中的download下载即可。

打开下载好的安装包cuda_9.0.176_win10.exe，出现下图界面（刚打开时会有一个较长的等待时间）

然后点击同意->自定义安装（第一个先把NVIDIA GetForce Experience Core关闭，而CUDA下的Visial Studio Integration也可以关闭，最后再点到Driver components，关掉3D Vision），

然后下一步，设置CUDA的安装目录和另外两个位置，分别是Development（CUDA目录，后面CUDNN会用到，并出现在环境变量中），Documentation，Samples，期间弹出安装其它软件默认点击即可，并且会出现闪黑屏的情况，不要担心，等待安装结束即可。

然后检查cuda是否安装成功，查看环境变量的path中是否有cuda的bin目录，然后打开cmd，输入命令nvcc --version查看cuda的版本，

然后cd 到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite （这是默认路径），分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe命令，分别返回下面两张图的结果，

如果以上都能查看到，就证明cuda安装成功了。

3、下载安装cudnn7.0

下载地址： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

在下载cudnn前，需要注册英伟达账户，通过邮件验证后，如下图所示选择下载即可。

下载好之后，进行解压，得到下图三个目录，

将这三个目录复制到cuda安装目录下，如果不记得，可以在环境变量中找到，（如果出现同名目录报错，选择第三个）（如果想要避免报错，也可以手动将这三个目录下的三个文件对应的添加到相应的文件夹中即可）

最后在cuda安装目录下的bin、include和lib目录下分别能找到上图三个文件，就说明cudnn安装好了。

4、在anaconda中创建虚拟环境

打开anaconda prompt，创建虚拟环境，

conda create -n tensorflow-gpu-1.8.0 python=3.6

激活虚拟环境，

activate tensorflow-gpu-1.8.0

5、安装tensorflow1.8.0

对于tensorflow1.8.0，要先安装低版本的numpy，否则安装过程中会报错，

pip install numpy==1.14.5

然后下载安装tensorflow1.8.0，为了下载的快一点，这里用国内的清华源进行下载，，

pip install tensorflow-gpu==1.8.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

等待一小会儿后，显式下载成功，

然后在anconda prompt命令行输入python，进入python3.6的环境进行验证，

>>>python
>>>import tensorflow as tf
>>>tf.__version__
1.8.0
>>>tf.test.is_gpu_available()
True

如果返回以上结果，则说明tensorflow1.8.0（gpu）安装成功！

6、在pycharm中进行配置

打开pycharm，选择文件下的setting，选择python解释器，点击下图中右侧的设置按钮，选择add添加，

然后在弹出的窗口中选择existing environment，

点击上图右侧三个点，得到下图，

选择anaconda/env/tensorflow-gpu-1.8.0目录下的python解释器，

然后一路点OK返回即可，到此tensorflow1.8.0（gpu）在pycharm上的环境配置就完成了！

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看到这里的小伙伴们，希望你们都能安装成功鸭~！当然，如果能顺手点个收藏 赞或者关注，支持一下小白的工作就更好了，小白万分感谢读者大大们~(*ˊᗜˋ*)/ᵗᑋᵃᐢᵏ ᵞᵒᵘ*