为了跑一个代码做对比实验，环境需要低版本的Tensorflow-gpu1.7.0，然后你就会发现原来配的cuda10的驱动不行，对应版本还得cuda9.0驱动，那cudnn还得换，网上搜了一下，跟我想的一样去建虚拟环境可以完美解决多环境问题，但是后期的种种都找不到答案，所以写文章记录一下~~~
1.安装anaconda
这一步骤不是重点，去官网下载便是，默认base的环境别去改变好了
2.查看版本对应关系明确要下什么版本的cuda、cudnn
我要下tensorflow1.7就需要3.3-3.6的python版本，cuda=9，cudnn=7
3.创建虚拟环境
打开命令行，在anaconda下的anaconda prompt，输入
conda create -n your_env_name python=3.6?-n后面输入环境名称，自己设定便是，python=3.6是因为tensorflow1.7要对应，这样子python就在你虚拟环境中装好了；
在你使用环境之前，需要激活
conda activate your_env_name
4.下载cuda驱动
没有cuda就乖乖用实验室服务器好了，也比自己电脑快好多，小穷实验室只能自己跑跑了~
?
conda install cudatoolkit=9.0.0这样就成功装在虚拟环境中了，如果失败了可以添加清华镜像源或者中科大镜像源，我看过镜像源中是有9.0版本的。
5.下载cudnn
然后是对cudnn的安装，我需要的是7版本，我先装的7.0.5
conda install cudnn=7.0.5也不是一定要装7.0.5，而是镜像源中只有7.0.5的cudnn版本，然后我发现7.0.5不适配，我得用7.1.4,但是我找遍了镜像源里的包也没有适配的版本，我只能自己找cudnn 的包了，一定要下正确的并且显示windows的包，如下图。如果有你需要的cudnn版本那就没这么麻烦了。
?
?cuda里有三个文件，如下图
?6.替换包
就是这一步，网上是真的错误信息一堆，有叫我直接下linux版本的cudnn就能解决的，要么就是在本地安装cudnn的教程，就是没有虚拟环境的cudnn装法，我只能自己尝试一下，还是让我找到了方法。cudnn能正常使用必须替换cuda文件夹里的bin、clude、lib，但是我以为虚拟环境中没有cuda驱动的文件夹，后来找了很久发现是存在的。
首先是打开虚拟环境的文件夹，像我是在envs/Tensorflow-gpu这个虚拟环境里
?其次就是要找到跟我下的cudnn一样有bin、clude、lib三个子目录的地方然后替换就搞定了，我搜索了一下发现在Library里，如下图
?然后替换了就好了
7.下载Tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==1.7.0
幸好这个包镜像源里有，不用我辛苦去下
查看一下
conda list
发现都成功了，大功告成！
一起加油！