TensorFlow-GPU极简———不用安装cuda、cuDNN！！！_tensorflow必须要cuda吗

前言：

看到网上大部分TensorFlowGPU教程都需要看配置需要装一大堆东西，然后就来更新一篇我知道的最简便的安装GPU版本的方法了，不用安装CUDA CUDNN VS啥的，可能目前内容上有点粗糙，后续会慢慢完善的。个人安装的目的就是为了重新下载一个与keras版本匹配的TensorFlow，具体可以通过这个网址查看Keras与TensorFlow的对应版本，然后我卸载了之前的TensorFlowGPU版本，顺便来记录一下安装过程，当然，读者可以根据自己的需要去下载其他的TensorFlow-GPU

一、准备阶段

1. 设备环境：win10+你电脑上有GPU。。。（虽然听起来有点无脑）
2. 安装anaconda，这部分就不多说了，需要下载的请直接到官网下载，然后直接安装，不放心的话去看看其他博客教程
3. 卸载TensorFlow-GPU+Keras这一步是我自己需要做的，如果你原先没有Tensorflow-gpu就不用管了，直接跳到下一步。

卸载指令：conda uninstall tensorflow-gpu==1.14.0

                  conda uninstall keras==1.0.8

但是这里我用conda卸载报错，应该是默认的镜像源的处理速度太慢导致超时，这里的处理方法是可以考虑换成清华源再卸载，不过我的环境里有pip就测试用pip卸载了，行得通。后面卸载Keras也是一样的原理。

二、安装

1. 如果你刚安装好anaconda，或者出于其他原因，第一步就从建立一个虚拟环境开始吧。

   按照下图的顺序来，②的命名自己随意，③的选项建议选3.6或7吧，或者有更高版本也好，尽量别选2.X，2.7的据说都快要停止维护了，对python新手而言也不要选版本太高的，可能不稳定。

   点击创建之后可能会等一段时间（因为会配备相关必要的库所以可能有点慢）。