1.Anaconda
首先下载Anaconda,它是一个开源的python发行版本，含有众多科学工具包，直接安装anaconda免除了许多包的手动安装，点击这里下载。
按照你的实际情况选择下载。下载完成后直接点运行。默认设置就ok（如果你懒得手动配置环境变量，安装的时候勾选上把anaconda添加到Path这个复选框）。
(Anaconda的安装比较耗时，但是过程很简单，耐心等待就好，至此已经完成了anaconda的安装)
2.CUDA9.0
新版的tensorflow与pytorch已经要求比较新的CUDA，例如如果没有CUDA9.0你就无法安装支持Eager Execution的tensorflow版本。
与上相同，首先寻找安装包（吐槽一下，NVIDA的官网设计真不友好，永远只提供最新的CUDA版本，老版本不好找），点击这里下载CUDA9.0。
如果你想找其他版本的CUDA，请前往：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择你对应的环境，点击圆圈处下载。
安装的时候如果觉得已经等待了几个世纪还是preparing for installation，不要慌耐心等着，如果提示出错，你就可能有些驱动没安装，查找相关资料解决，我可能是因为之前折腾过，所以这次没有因为缺少环境报错。
中途会提示你是否安装NVIDA显示适配器，选择确认。
3.cudnn7
点击这里进入下载，cudnn的下载需要注册。
解压下载文件，子文件夹下出现，bin，include，lib等文件夹，将每个文件夹下的文件复制到cuda安装路径下同名文件夹内。
复制完成后就相当于完成了安装
4.pytorch
首先打开官网，打开官网后在左下方找到：
在cmd中执行以上命令，如果使用pip3提示出错，替换成pip即可。
5.tensorflow
pip install tensorflow-gpu #如果需要指定版本 pip install tensorflow-gpu==1.7