由于本地安装了cuda 10.0, 但是现在需要在Anaconda中安装不同的python虚拟环境来安装tensorflow-gpu、对应的cudatoolkit、对应的cudnn来加速，下面是具体的演示流程

2. 安装

我这里以安装tensorflow-gpu==1.9.0为例，首先进入python的虚拟环境，source activate py37_tf

通过"conda search tensorflow-gpu", 可以看到有满足安装版本要求的tensorflow-gpu

然后使用清华源安装: pip install tensorflow-gpu==1.9.0 -i Simple Index

安装成功以后去网络上搜索"tensorflow和GPU的对应关系"

可以看到需要对应安装cudatoolkit==9.0, 我们在通过命令: “conda search cudatoolkit"来看一下是否有此cudatoolkit的安装包，输入"conda search cudatoolkit”

发现是有这个cudatoolkit 9.0的，于是执行: conda install cudatoolkit==9.0

安装成功cudatoolkit之后，需要再安装对应版本的cudnn, 于是通过conda search cudnn查看一下，发现也是有可以安装的版本

于是执行: conda install cudnn==7.3.1

则可以安装成功

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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