本人计算机配置：
Anaconda3-5.2.5，cuda10.0.130_410.48，cudnn-10.0，opencv3
前提：
1）Anaconda安装
安装了GPU版本的Anaconda（同时，jupyter notebook安装完毕）
2）创建虚拟环境条件
首先，配置清华镜像（原始镜像下载慢），使之后下载更快捷。方法如下：
conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urlsyes
镜像改变完成。若是windows系统，在C盘Users文件夹下的.condarc文件做如下更改：
删除-defaults。
3）创建虚拟环境
conda create -n tfpy python=3.6
创建了一个python=3.6版本环境名字为tfpy的虚拟环境，tfpy自己定义的环境名。
在此虚拟环境tfpy下安装tensorflow，步骤如下：
1）激活tfpy环境conda activate tfpy2)查看此环境下，可支持安装的tensorflow版本conda search --full -name tensorflow3）安装选定版本的tensorflow之前，将pip更新到最新版pip install --upgrade pip4）安装tensorflowpip install tensorflow-gpu==1.9.0（cpu版：tensorflow；gpu版：tensorflow-gpu）或者pip install tensorflow-gpu==1.11.0 -ihttps://pypi.tuna./simple5）验证是否安装成功，在此环境下进行如下操作pythonimport tensorflow as tfprint(tf.__version__)print(tf._path_)
4）下面是一些关于虚拟环境的操作
删除虚拟环境：
conda remove -n your_env_name --all
查看安装了哪些包：
conda list
安装缺少的包：
conda install package_name
查看当前存在哪些虚拟环境：
conda env list或conda info -e
检查更新当前conda：
conda update conda
关闭激活环境：
conda deactivate tfpy
关于jupyter操作：
1）添加kernel
方法一：安装ipykernel：pip install ipykernel通过ipykernel为jupyter添加新环境：python -m ipykernel install --name tfpy查看jupyter中kernel：jupyter kernelspec list方法二：创建环境时直接创建对应ipykernelConda create -n tensorflow-g27 python=3.5 ipykernel
遇到问题：
1）安装tensorflow-gpu==1.14.0时，报错
ERROR: tensorboard 1.14.0 has requirement setuptools>=41.0.0, but you'll have setuptools 36.4.0 which is incompatible.
原因：此环境下setuptools版本太低
解决：更新setuptools版本
pip install --upgrade setuptools
