python 3.5
cuda 9.0
cuddn V7.6
anaconda 3.7
一、安装anaconda
anaconda是管理python软件包，和python版本切换。许多python库都可以在里面下载，非常方便。安装时候一路点确定就行了，安装路径可以选择在非C盘。
可以直接在官网上下载 https://www.anaconda.com/download/
二、创建tensorflow环境
1、利用anaconda创建tensorflow环境即后面创建的tensorflow-gpu，打开cmd，在其中输入如下指令
conda create --name tensorflow-gpu python=3.5
注：如果安装tensorflow太慢
安装Tensorflow时，需要从Anaconda仓库中下载，一般默认链接的都是国外镜像地址，下载肯定很慢啊（跨国呢！），这里我是用国内清华镜像，需要改一下链接镜像的地址。这里，我们打开刚刚安装好的Anaconda中的 Anaconda Prompt，然后输入：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
这两行代码用来改成连接清华镜像的
2、激活：tensorflow的tensorflow-gpu 环境
activate tensorflow-gpu
安装tensorflow之前先激活上一步创建的环境中，便于管理安装的python包激活成功会在命令行的前面显示当前所在的环境如下图。
三、安装tensorflow-gpu
安装时候要把tensorflow版本和python版本对应。安装命令如下
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu==1.11.0
可能外网有些慢，本人翻墙装的，也可以用清华同方的镜像下载安装。
四、安装CUDA
CUDA版本和python版本也要对应
直接官网https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载对应版本，这里下载的是9.0版本
下载完成之后，直接默认安装在C盘一路点确定。可以更改但更改之后后续会有些麻烦。
五、安装CUDNN
直接官网下载https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
一定要保证安装的CUDNN版本和CUDA 版本对应。
五、确认安装
打开cmd激活tensorflow环境，运行python，import tensorflow。
activate tensorflow-gpu
python
import tensorflow as tf
没有报异常即为安装成功。
出现问题
出现的问题绝大部分是版本不匹配的问题，卸载重新装就好了。卸载tensorflow用
pip uninstall tensorflow-gpu
c
