本文是对笔记本win10 64位 1050Ti显卡下 安装Anaconda3.4.2.0 （python3.5版）+tensorflow的说明：
安装版本：推荐Anaconda 3-4.2.0(自带python3.5版本），cuda9.0、cudnn-9.0-windows10-x64-v7.4.1.5、vs_community2015，tensorflow1.12.0版本。
安装步骤顺序见下文1-6红色字，目的：实现Anaconda（包含python3.5）安装，pycharm安装, gup版tensorflow安装。
安装python有两种路径：
一种是：官网
python官网下载网址 https://www.python.org/downloads/ 各个版本2.7~3.7对应不同电脑系统 可免费选择下载
另一种是 安装Anaconda (自带python版本)
Anaconda 与自带python 版本对应关系见https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043823
Anaconda两种下载地址：
镜像下载地址：清华镜像源 （国内下载快一些）
官方下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/ （国内下载慢）
可根据Anaconda 与自带python 版本对应关系选择性下载相应的Anaconda版本，
第一种官网下载的python版本安装后还需要手动安装一些常用的包：检验pip有没有被自动安装： 输入pip 空格 （新版的python3.7一般默认自动安装了pip），手动install：pip、numpy、scipy、statsmodels、pandas、matplotlib 等（最新版的python3.7不需另外下载pip、numpy、scipy、statsmodels、pandas、matplotlib 等）。
而Anaconda 是一款集成安装环境，matplotlib，scipy，pil，numpy和six等包都集成在一起了，无需手动install了。因此我们实际上从头到尾只需要安装Anaconda软件就行了，其它什么都不用装，所以极力推荐第二种即安装Anaconda 。而且anaconda自带了一款编辑器spyder， 用这款编辑器来编写代码非常方便，个人感觉比IDLE、notepad++好用多了（但最终还是败给了pycharm，所以编辑器还是选pycharm好看舒服大气上档次）。
一般python3.5版本的tensorflow对1050ti显卡兼容性好一些，我曾尝试过python3.6、 3.7都不能成功安装tensorflow。
Anaconda 对应python3.5的版本是Anaconda 3-4.2.0，所以下载安装Anaconda 3-4.2.0即可。
一、 1. 下载并安装 anaconda，虽然anaconda自带spyer编辑器，但还是极力推荐安装pycharm， 2.下载安装pycharm参考链接https://www.cnblogs.com/xyh012138/p/11089666.html
二、 安装tensorflow：
tensorflow有两个版本，cpu版和GPU版，cpu版安装较为简单，只需要安装Python环境和pip的版本大于9就好。
gpu版不同于cpu版，需要安装cuda和cudnn，才能够使用。gpu更快一些。
如果你的电脑有cuda支持的GPU则安装cuda之前，你必须确定你的电脑显卡是否支持cuda的（有N卡，即NVIDIA显卡），查询是否支持参考网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus，这个官网数据不严格，比如我的笔记本显卡1050Ti就可以，但是这个网站上没有列出）。
如果cpu版 只需用一行pip： 直接在cmd中输入pip install tensorflow 即可；如果GPU版：首先安装VS2015社区版（不然，安装cuda时会提示出错没有检测到VS，因为TensorFlow是基于VC++2015开发的，所以需要3.下载安装VisualC++ Redistributable for Visual Studio 2015简称VS 2015 来获取MSVCP140.DLL的支持）,然后再安装cuda，再装cudnn，最后按装tensorflow。
网上搜索vs_community 2015（或者更高版本,只要>=2015即可，网上有很多免费的可下载），下载vs_community.exe，按提示步骤默认一步一步安装。（要花好几分钟）
装CUDA Toolkit 下载地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择9.0版本 ，显卡1050Ti适合CUDA Toolkit 9（成功）；我的笔记本安装CUDA Toolkit 8不适合，安装失败；CUDA Toolkit 10也不能，安装失败 。我4.下载安装的CUDA Toolkit 9.0 (注意有5个文件需要下载)
{ 其中 官网上的cuda_9.0.176_win10 .exe(1.4G)下载老是网络原因出错（可能被电脑里一些防护软件删除了），我从百度云下载的，链接：https://pan.baidu.com/s/1HsSerERy8FmwVcrP4ROOZw 密码：7nkw }
上述5个文件依次按提示安装（默认推荐即可）。
测试是否安装成功
win+R 输入cmd，输入nvcc -V,如下图所示：则成功
最后5.下载cudnn 注意和cuda匹配：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 我下载的Download cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 9.0 下载的时候可能需要你先注册英伟达账户 登录；将下载的cudnn文件里的bin、include、lib三个文件复制到CUDA安装目录文件中，如下：
安装tensorflow：注意cmd要以管理员身份运行，否则会报错。
现在tensorflow还没有官方添加对Python3.7的支持（访问网站https://pypi.org/project/tensorflow/#files即可知道目前官方提供的tensorflow各版本对应各版本的python，现在还没出现支持python3.7版本的tensorflow版本，Nov 6, 2018），所以用pip直接安装是搜索不到合适的tensorflow包的，但支持python3.6的；我的笔记本试过python3.6下安装tensorflow失败，Anaconda 3-4.2.0（即python3.5）下安装tensorflow成功。
6. 以管理员身份运行cmd进入命令模式（左下角输入cmd搜索，对着命令提示符右击，以管理员身份运行） 输入：
pip install tensorflow-gpu 就开始安装tensorflow了
可能会出现下面错误：
不要着急，那是因为需要你提升pip版本（默认pip版本是8.1.2）到19.2.2版本，你只需要紧接着输入python -m pip install -U pip即可解决（不要输入它提示的python -m pip install --upgrade pip，这可能是以前的命令，会出错）。
然后再重新执行步骤6：6. 以管理员身份运行cmd进入命令模式（左下角输入cmd搜索，对着‘命令提示符’右击，‘以管理员身份运行’） 输入：pip install tensorflow-gpu 就开始安装tensorflow了
可能又会出现如下错误：不着急，这是因为他默认按pip卸载的Werkzeug，而咱们是用Anaconda里的python，Anaconda卸载必须用‘’conna‘’开头 即此时直接输入conda remove Werkzeug命令，卸载Werzeug即可，而不是输入pip conda remove Werkzeug命令。
输入conda upgrade setuptools 更新setuptools
然后再再重新执行步骤6：6. 以管理员身份运行cmd进入命令模式（左下角输入cmd搜索，对着‘命令提示符’右击，‘以管理员身份运行’） 输入：pip install tensorflow-gpu 就开始安装tensorflow了
可能出现“ERROR: Cannot uninstall 'wrapt'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.”只需输入pip install -U --ignore-installed wrapt，然后再pip install tensorflow-gpu
测试一下，在cmd输入python 回车 后输入import tensorflow as if 回车 不出错就说明tensorflow安装好了。若果出错，如下
而我安装的tensorflow为1.14版本，其对应需要10以上版本的CUDA,tensorflow与CUDA版本对应部分关系如下图
我试了不动tensorflow 1.14版本下，将CUDA9.0换成安装CUDA10.0，但是出错，可能我电脑英伟达显卡不支持CUDA10.0。所以只能考虑降低tensorflow版本了，如何指定安装tensorflow版本呢？如下命令即可：
pip install tensorflow==1.12.0 （适合用CUDA9.0）
所以最后我选择了tensorflow 1.12版本，即直接输入pip install tensorflow==1.12.0 进行最后的tensorflow安装，结果过如下：
最后用inport tensorflow as tf 检测有没有安装成功
补一些其他的安装：
以管理员身份运行cmd进入命令模式 输入：
pip install --user tensorlayer就开始安装tensorlayer了
安装Keras及Theano环境
- 以管理员身份运行cmd进入命令模式 输入：
pip install keras即可（安装keras的时候会自动安装theano，但是导入却不行，要使用conda install theano才行） - 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
