最近学习了TensorFlow-gpu版本的安装，在这里就简单的记录一下我的安装过程，以免忘记和方便日后使用和查找，首先我的安装系统是WIN7+anaconda3，之前也试过用anaconda自带的Navigator进行自动安装，但是安装好了tensorflow-gpu之后却import不了，主要是相关的依赖库没有安好，最后也就卸载了进行重装。这篇博客的安装过程，完全是按照博客

    https://blog.csdn/gyp2448565528/article/details/79451212

中的内容进行的，但是由于上面这个博客的系统是Win10的所以在安装软件的选择上还是有所差异的，这里就简单的记录下吧，详细的内容可以参考以上的那篇博客。

一、安装TensorFlow-gpu

  安装好了anaconda3之后就是安装tensorFlow-gpu了，在win7系统上，打开Anoconda Prompt，然后依次输入以下的指令，（个人认为没有必要非得先使用anaconda创建一个TensorFlow的环境）

 要输入的指令如下：

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

接着就是一步一步的yes和漫长的等待。等安装完成之后，就会出现安装完成的字样，但是如果此时打开python并且import tensorflow是会报错的，会提示cuda的版本不对，此时我们就要安装对的版本的CUDA和cuDNN了。

二、安装CUDA和cuDNN

    上面所说的对的版本的CUDA和cuDNN是指的是CUDA9.0和cuDNN7.0

    CUDA9.0的下载地址是

   https://developer.nvidia/cuda-90-download-archive  在下载时要注意选择合适的版本，即WIN7的版本

   cuDNN7.0的下载地址是

   https://developer.nvidia/rdp/cudnn-archive   不过在下载时需要先进行注册，并且主要选择与CUDA9.0相对应的版本

  相应的版本的我已经下载好了并保存在百度网盘中，其下载链接为：

  https://pan.baidu/s/1B9G8buXNatWSM6f0X0kGLQ

  接下来就是对CUDA9.0和cuDNN7.0的安装了

 （1）首先安装的是CUDA9.0，一般情况下CUDA9.0会安装在

          C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 路径下，这个安装路径一定要记住，之后还要用。这个安装就不多讲了。

（2）接下来是安装cuDNN7.0。将cuDNN7.0的压缩包进行解压，并将解压出来的三个文件夹，复制并粘贴到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 路径下。

三、添加环境变量

接下来是将一下的四个路径添加到系统的环境变量中。其中修改环境变量的方法如图所示：

四个路径分别是：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include

四、验证tensorflow的安装

    由于本人使用的是PyCharm所以附上一个，检验TensorFlow是否安装完成的程序示例和结果

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
print(sess.run(tf.add(a,b)))

运行结果如下：

写这篇文章以来是供自己备忘，二来也希望能对大家有所帮助。