第一步，在Tensorflow官網(wǎng)，閱讀安裝指南。https://www.tensorflow.org/install/install_windows
在官網(wǎng)閱讀安裝指南，是最省心省力的方法，比用baidu找各種不靠譜的文章節(jié)約時間多了。
安裝指南中明確說明，需要:
1,CUDA Toolkit 9.0, 注意，版本一定要是V9.0，不能9.1,9.2...
2,對應CUDA toolkit 9.0的cuDNN v7.4.2
每次安裝前，希望大家都先去Tensorflow官網(wǎng)閱讀安裝指南，然后再動手。
第二步，去nvidia官網(wǎng)下載CUDA 9.0 和對應的cuDNN
CUDA Toolkit 9.0下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive；注意，根據(jù)自己的操作系統(tǒng)，選擇相應的版本，按照默認選項安裝即可。
cuDNN 下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download；注意選擇與CUDA Toolkit V9.0對應的版本。
下載解壓后，把cudnn64_7.dll，cudnn.h，cudnn.lib 拷貝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 對應文件下
這樣就完成了GPU相關庫的安裝。
第三步，下載并安裝Anaconda：https://www.anaconda.com/download/。安裝完畢后，打開Anaconda navigator, 在Terminal里面，鍵入命令：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu，自動安裝tensorflow gpu 版以及相關的依賴庫，如下圖所示
最后一步，在Terminal里面鍵入如下命令，測試tensorflow gpu版是否安裝成功。
python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
若跟下圖類似，即安裝成功
安裝出錯：若版本對應，按照上述步驟，基本上是一次性安裝成功。另外，官網(wǎng)的安裝指南里面，有常見安裝錯誤說明，如下圖
參考閱讀：《深度學習圖像識別技術》
