刚配的一台个人主机，主要拿来学（you）习（xi），自然而然需要配置深度学习环境。首先安装Tensorflow-GPU版本。

• cuda与驱动版本的对应查看
• 能用conda装的尽量用conda (CUDA和cuDNN也能用conda装，并且是装在虚拟环境内，不影响原来的系统)，简单快捷省事并且基本能保证兼容性
• 如果你的GPU不起作用，那么多半是你的CUDA或cuDNN与你的硬件、系统、python版本、tensorflow版本不配套

Windows下安装Anaconda较为简单，前往官网下载安装包，双击安装即可。下载网址：
因为Anaconda官方服务器在国外，由于众所周知的原因，下载可能较慢，推荐去清华镜像下载：
我这里选择的是5.2.0版本的anaconda，自带的python版本是3.6（这个版本不重要，后面我们会建立虚拟环境）。

• 红色箭头所指表示是否将Anaconda加入Path环境变量中，这样可以在命令行中直接使用conda命令（我一般勾选，但据说存在问题，因人而异）。勾选这一项的效果参考

• 蓝色箭头所指表示是否将Anaconda注册为系统默认的Python 3.6，如果你想使用别的python版本作为系统默认，不要勾选。因为我没有安装其它python，所以这里我勾选上

安装完成之后，还需要对Anaconda进行添加国内清华源（因为国外源实在太慢）。参考我的另一篇文章

conda是一种通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言和任何类型的软件。举个例子：包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。
Anaconda则是一个pytho发行版，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，就是把很多常用的不常用的库都给你装好了。
Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。就只包含最基本的东西，其他的库得自己装。