我的安装条件：win10 64位操作系统的电脑，连的无线网
安装过程中最需要注意的是版本，要保持版本符合要求，安装前确认自己的电脑或者软件是否满足一下版本要求，我的安装过程也会符合以下要求。
- 显卡支持 CUDA。
- Python 版本是 3.5.x 64 位及以上。（TensorFlow 从 1.2 开始支持 Python 3.6，之前的官方是不支持的）
- 有稳定的网络连接。
- pip 版本 >= 8.1。
安装过程分为六步（总共花费4h）：
- 安装git
- 安装VS2017
- 安装python
- 安装CUDA和cuDNN
- 配置深度学习环境
- 安装VS Tools For AI插件
1. 安装git
如果你已经安装git，请跳过此步。
选择64-bit Git for Windows Setup下载，下载后的exe文件如下图所示：
git
双击.exe开始安装
选择好自己的安装路径（最好不要安装在c盘），一路默认安装，直到Adjusting your PATH environment
请选择Use Git from the Windows Command Prompt，这一步帮助你将Git添加到环境变量中了，然后就可以直接在命令行里使用Git啦。然后继续next，直到安装结束。安装时间为15min。
2.安装vs2017
如果你已经安装vs2017，请先不要跳步，看完之后再跳此步。
vs2017
下载完成后点击.exe文件进行安装，我选择安装在了D盘。以前我安装过了使用c++的桌面开发（这个不是AI环境配置需要的），如果我们只需要配置AI的环境，就只选择.NET桌面开发和python开发。（note：建议安装 Anaconda，Anaconda集成了很多科学计算所必需的库，能够避免很多依赖问题）
vs2017安装程序
这个安装环境可能久一点，由网速而定，我连的wifi比较慢，花费了1.5h，这个期间你可以做点别的事，看看书或者打一局游戏。
安装完后配置VS2017的系统环境变量：
我的vs2017安装目录：
D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.14.26428\bin\Hostx64\\x64
打开我的电脑->属性->环境变量->高级系统设置->新建用户变量vs2017,将目录添加到vs2017变量的值里面。
环境变量
在系统变量path中，也将目录添加到path变量的值中。
环境变量
新建一个系统变量Lib,将以下目录添加到Lib变量的值中。
D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.14.26428\bin\Hostx64\\x64;"C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Lib\10.0.10240.0\\ucrt\\x64;";"C:\Program Files (x86)\Windows Kits\8.1\Lib\winv6.3\\um\\x64;";
再新建一个系统变量INCLUDE，将以下目录添加到INCLUDE变量的值中。
D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.14.26428\include;C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10240.0\\ucrt;
此时就把vs2017的环境变量配置好了，验证你是否配置正确，可以按住win+R，打开cmd，输入cl，出现如下图说明你配置正确。
python
3.安装python3.6.5
如果你已经安装python3.6.X 64位版本，请跳过此步。
python下载列表
下载完后，点击.exe安装
并将python3.6添加到PATH，这样程序会自动将Python加入环境变量，这样避免在安装后手动配置环境变量，其余的默认安装结束。
python安装程序
安装完后，用win+R打开cmd，输入python，回车，出现如图所示表示安装python成功。
并输入python -m pip install -U pip将pip更新到最新版本10.0.1。
安装python3.6.5耗费35min，耗时长是因为以前安装了32位版本，卸载32位版本之后重新安装64版本的。
4.安装CUDA与cuDNN
安装之前科普：
我们学习过程中需要用到TensorFlow ，TensorFlow有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。
GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果要安装 GPU 版本，请先确认显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本，所以就以 GPU 安装为例。
首先通过操作系统更新，升级显卡NVIDIA驱动到最新版，如果没有显卡NVIDIA，可以通过电脑管家或者自行查找资源下载，之后进行如下步骤。
4.1安装CUDA 9.X
我选择安装的版本为CUDA9.0，文件大约（~ 1.4 GB）
note：CUDA8.0是与VS2017不兼容的，如果用CUDA8.0，必须使用VS2015以下的VS版本。CUDA9.0开始兼容VS2017。
CUDA
点击后，选择如下的配置：
CUDA
下载完后，点击.exe进行安装。
我配置CUDA的安装路径为D盘。一路默认安装，安装完成，耗时25min。
确认是否安装成功。可以按住win+R，打开cmd，输入set cuda，如果有cuda的路径，则安装成功。
4.2安装cuDNN 7.0.5
选择我们需要安装的版本
cuDNN
下载文件如下:
将文件进行解压，取出cudnn64_7.dll,并复制到CUDA的“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin”目录下，这就配置好cuDNN的环境，耗时20min。
5.配置深度学习环境
配置这个环境只需要进行如下步骤：
首先按住win + R ，打开cmd，在命令行中输入：
或者在你电脑的某个盘新建一个文件夹为AI，然后再按win+R，打开cmd，输入某盘：\，然后cd 某盘：\AI，之后的步骤与之前一样。
等待安装完成即可。
安装过程中，出现警告：Not detect Visual Studio 2017 or 2015! We recommend Visual Studio 2017, please manually download and install Visual Studio 2017
如下图所示：
出现该原因是vs2017的环境变量没有配置好，需要重新配置一下（配置系统环境变量时记得“；”分隔符用英文的），配置成功（共花费30min）。
6.安装tools for ai插件
打开Visual Studio，选择工具->扩展和更新->选择“联机”->搜索“AI”，并下载Microsoft Visual Studio Tools for AI。
Visual Studio Tools for AI
下载完后，VS2017会自动安装这个插件，等VS2017安装完后，可以重新打开VS，如果在界面上看到这样的内容，说明你安装成功了，这个插件8.8M,由于那时网速比较慢，我下载成功花费了20min，安装成功花费25min。
vs2017
看到这里，说明你已经配置好了Visual Studio AI 的环境，恭喜你！坚持就是胜利！给自己点个赞吧！接下来你就可以愉快的使用Visual Studio Tools For AI进行开发了。
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