原标题：window10万能搭建tensorflowGPU,CPU双环境并配置pycharm环境

原文来自：CSDN      原文链接：https://blog.csdn.net/z_6_2_0_s/article/details/102875840

第一步：
安装miniconda
地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

第二步：
装好miniconda后，打开anacondaPrompt
新建一个CPU版本的环境：
conda create -n tensorflowCPU python=3.6
激活环境
conda activate tensorflow
安装CPU版tensorflow
法1：conda install tensorflow
法2：本地安装
pip install  whl（本地文件）
安装jupyter notebook
conda install jupyter notebook
结束
GPU 版TensorFlow环境：
第一步 显卡有没有：

显卡是否支持CUDA:  https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
下载CUDA 和CUDnn
注意CUDA 和CUDnn 要互相对应：
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=zh_cn

CUDA链接：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
CUDNN:一个文件下面包含三个子文件，分别对应cuda的相同文件夹
https://developer.nvidia.com/cudnn
默认安装CUDA，尽量不要设置路径
不会安装或者安装失败的可以直接从这里下载：
https://pan.baidu.com/s/12tE6LMYTjoQdVgVlPxSFIw
提取码：xf6h
下载完毕直接解压拖到C盘Progam Files 里面，Ctro C,V即完成“安装”
下面配置CUDA环境变量：
ctro C ctro V 傻瓜式完成：
1 新建 CUDA_PATH系统变量
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0
2新建CUDA_PATH_V10_0系统变量
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0
3打开系统变量PATH
点击新建
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0binlibnvvp
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1bin
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0include
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0libx64
也可以10.0环境不行的话可以建10.1版本的环境变量：

测试CUDA环境：
cd  到指定目录
cd C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0extrasdemo_suite
执行命令
bandwidthTest.exe
deviceQuery.exe
conda新建一个GPU版本的环境
conda create -n tensorflowGPU python=3.6
conda install tensorflow-gpu，pip命令也可以
配置pycharm 编译环境
ctro  shift+S,选择interpret ，点击existing environment ,选自自己的anaconda环境的PythonEXE

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