WIN10 CUDA CUDNN Tensorflow-gpu安装

最近安装tensorflow-gpu上碰到了很多坑，先总结如下：

1，截止到2018年12月28日，tensorflow 1.12版本（包括更低的版本）还不支持CUDA 10.0 + CUDNN 7.4. 请务必安装CUDA 9.0 + CUDNN 7.3. 请务必安装CUDA 9.0 + CUDNN 7.3。 由于tensorflow的官方网站上不去，所以无法找到最新的匹配表（在网络上搜索了，也没有找到最新的），我在CUDA 10.0 + CUDNN 7.4上折腾了一天，还是没有搞定tensorflow。最后还是去查找tensorflow的库依赖表，才发现仅支持CUDA 9.0. 更奇怪的是，tensorflow也不直接告诉你缺哪些DLL库。希望tensorflow尽快支持CUDA 10.0.

2，首先要安装visual studio community，目前最新的版本是2017. 这个直接在微软官网上下载就可以了，绑定自己的账号就随便用，否则只能用1个月。
注意：CUDA 9.0 + CUDNN 7.3还不支持VS的2017版本的编译器（141），仅支持2015版本的编译器（140）. 所以在安装visual studio community 2017的时候一定要勾选 “适用于桌面的VC++ 2015.3 V14.00（V140）工具集”

另外，也可以直接安装visual studio community 2015，可以避免后续的一些问题。但是毕竟2017是最新的，而且也是可以用的，还是尽量装最新的吧。

3，在安装CUDA前是否安装显卡的驱动： 从实践看是可以先安装显卡的驱动的，因为CUDA带的显卡驱动很老，在安装的时候CUDA会提示你当前驱动新于带安装的驱动，建议不安装CUDA自带驱动。
CUDA和CUDNN的下载路径：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

4，安装CUDA 9.0： 由于已经安装过显卡驱动了，所以选择了自定义安装，顺利安装。在安装CUDA 10.0的时候，普遍碰到的问题是CUDA Visual Studio Integration找不到，这个可以参照如下博客去解决：
https://blog.youkuaiyun.com/jin739738709/article/details/80819441
https://blog.youkuaiyun.com/u013165921/article/details/77891913
本人试过都是没有问题，但关键是CUDA 10.0仍然不匹配tensorflow。

5，测试一下CUDA和VC的配合，上面的博客写的很清楚了，但要注意的是：
1）自己写的例子，一定要在 项目-属性 里面把平台工具集更改为 V140，否则编译不过。

2）CUDA自带的sample，需要选择带 “2015”的项目文件，在启动后会提示是否提升到V141平台，选择不变就可以了。如果选择带“2017”的项目，即使把平台工具集更改为V140也是不行的，系统还是会认为是V141这样就编译不过。（有些建议是更改头文件，把_MSC_VER的检查放松，譬如把1900改成1920，但建议不改系统的东东。）
3）其他path的设置，参看上面的2个博客就可以了，不在重复。

6，CUDNN安装就很简单了，解压缩后。C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\V9.0 的目录里面一放就可以了。

7，pip3 install tensorflow-gpu, 直接安装1.12版本的。

8，在cmd下，输入python，然后import tensorflow，没有报错信息就OK了。（会出现一个与CPU相关的warning，是说CPU支持某个特性但没有使用，直接忽略，因为我们要用GPU）

以上就是整个安装过程，有问题大家可以一起讨论交流。