Win10系统下安装cudnn6.0+CUDA8.0+anaconda+tensorflow GPU版本

cudnn6 安装包: [https://pan.baidu.com/s/1ko5kTFj5hTNrGEBpmqgs-A] 密码：jpw5
曾于 Windows 10 系统中遇到 TensorFlow GPU 版本配置问题, 经过多次尝试后转而使用 Ubuntu 14.04 操作系统进行安装, 最终顺利完成操作并获得满意体验。近期又因好奇再次尝试在 Windows 平台上进行设置, 成功完成过程耗时约几个小时。
本文重点介绍基于 Anaconda 平台的 TensorFlow 安装方法, 如有疑问或建议请随时联系作者~~~（小白一枚）
环境：Windows 10（64 位）
GPU: GTX960
此外还需确保电脑已配备 Visual Studio 2015 或 Visual Studio 2013 版本等。

Anaconda整合了大量用于Python科学计算的第三方软件包，并且其操作简便，在官网上即可轻松获取完整的安装包（https://www.continuum.io/downloads）。

由于TensorFlow在Windows系统上仅支持Python3.5 64-bit版本, 为了使安装过程更加便捷, 建议优先选择安装anaconda4.2.0版本, 如若需要其他版本, 则需通过conda创建一个Python3.5环境

第二步：安装CUDA

CUDA分为网络版与本地版，在我的使用体验中发现本地版更为稳定且易于操作（我在几次尝试中均遇到中途失败的情况）。因此我转向百度网盘进行获取（网络版需要在安装时在线获取），完成安装操作即可完成设置流程

第三步：下载cudnn

此外还需要将bin目录以及lib\64目录包含进环境变量path中；否则将会导致错误。

第四步为使用GPU版本的Tensorflow进行安装。 启动Anaconda Prompt命令行界面后，在终端中输入命令'pip install tensorflow-gpu'即可完成安装

如果提示pip版本需更新，按提示操作即可。

在上述步骤完成后，请问您是否已经完成了TensorFlow GPU版本的安装？接下来，请您启动Anaconda Prompt环境，并分别输入Python、Spyder或Jupyter Notebook后即可运行程序。以下将进行测试以确认安装效果。
import tensorflow as tf

hello =tf.constant(“Hello!TensorFlow”)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

Creates a graph.

a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0,6.0], shape=[2, 3], name=’a’)
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0,6.0], shape=[3, 2], name=’b’)
c = tf.matmul(a, b)

Creates a session withlog_device_placement set to True.

sess =tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

Runs the op.

print(sess.run(c))