上篇博客https://blog.csdn.net/qq_38855907/article/details/104764936已经完成了cuda和cudnn的配置，接着就是开始配置tensorflow-gpu以及keras了。
开始前我们要明确需要做哪些工作
主要一点很关键 tensorflow-gpu、keras、python对应版本的选择！！！
当初在装的时候 我专门选择了已安装好的cud和cudnn版本 因此选择的是tensorflow-gpu1.5.0 python3.6 以及keras2.1.4
接下来开始一个个进行安装。
let's do it!
在Anaconda中创建TensorFlow的虚拟环境
右键以管理员身份运行Anacoda Prompt
在该终端输入下面这行代码，检测目前所创建的虚拟环境 conda info --envs
然后创建虚拟环境：
conda create --name tensorflow-gpu python=3.6
3.7版本目前好像暂不支持，所以我选择3.6版本的python
然后=========
等创建完输入：
activate tensorflow-gpu
虚拟环境（python3.6）创建完成。
在虚拟环境中开始安装tensorflow-gpu1.5.0和keras2.1.4
因为是新创建的环境所以不存在tensorflow哈，如果在已存在的环境如base，可以先用pip uninstall tensorflow进行卸载
安装代码为pip install tensorflow-gpu==1.5.0
这里有一个小坑，如果无法正常安装要考虑两个原因了：
（1）是否以管理员身份运行anacoda prompt
(2)将安装代码换成pip install --user tensorflow-gpu==1.5.0
安装完成后安装keras 代码：
pip install keras==2.1.4
不要用conda安装，因为conda安装时候会安装默认版本的packeges
安装完成后打开
打开后选择Home->Appication on->tensorflow-gpu->install Spyder
等下载好后 会出现
然后安装相应的包就可以使用GPU加速了！！！
希望能帮到你们呀！