剛入坑深度學習領域，於是嘗試在windows10下安裝tensorflow的gpu版本，剛開始看了網上的部落格的安裝方法在細節上差異較大，不知道選擇哪一種方法入坑，於是就參照tensorflow的官網進行安裝。
tensorflow的官網安裝教程如下：
tensorflow的官網安裝教程
國內進入tensorflow的官網需要翻牆，簡單的方法是可以下載了一個谷歌訪問助手外掛。
谷歌訪問助手安裝使用教程如下：
谷歌訪問助手安裝使用教程

使用tensorflow的gpu版本要求計算機符合一些硬體和軟體要求。

- 硬體要求
NVIDIA帶有cuda的gpu的計算能力要>=3.5，在以下連結中選擇自己計算機的顯示卡型號可以檢視自己計算機的gpu的計算能力。

NVIDIA帶有cuda的gpu的計算能力查詢
- 軟體要求
至少需要安裝python,cuda,cuDNN，tensorflow-gpu。安裝軟體前注意先確認各軟體的版本一定要對應，否則會出錯。我安裝的軟體版本為pthon3.6,cuda9.0,cuDNN7.3，tensorflow-gpu1.11.0（當前的最新版本）

在確定計算機的硬體符合要求後可按照以下步驟配置tensorflow-gpu的環境。
1. 安裝python3.6
可以直接安裝python3.6對應版本的Anaconda，下載完直接安裝就行。下載連結如下：
python3.6對應版本的Anaconda下載
2. 安裝cuda

tensorflow-gpu1.11.0支援cuda9.0。下載並安裝cuda9.0（cuda10.0已經出來，但tensorflow-gpu1.11.0不支援）
windows下cuda9.0下載
直接選擇網路版下載
安裝步驟為：
1）執行cuda_9.0.176_win10.exe。安裝軟體會先執行一個系統檢查，如果沒有軟硬體不相容的情況就能繼續進行下一步。若有不相容情況，系統檢查則會報錯，無法進行下一步。如果報錯了，就最先考慮下是不是自己的顯示卡不被該版本支援。
2）選擇預設安裝就行

3. 安裝cuDNN
tensorflow官網上顯示需要下載cuDNN的版本>=7.2，同時下載的cuDNN版本要用cuda9.0版本對應，基於以上兩個條件我選擇下載並安裝cuDNN7.3。下載連結如下：

cuDNN7.3下載
下載cuDNN需要自己先在以上網址（cuDNN官網）註冊個賬號，註冊成功後登陸進去選擇cuDNN7.3下載即可。

4. 配置系統Path環境變數
安裝好cuda和cuDNN後需要配置系統Path環境變數。
假如你的cuda的安裝路徑為C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0；cuDNN的安裝路徑為C:\tools\cuda。那麼在系統系統Path環境變數中新增新的變數如下：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64
C:\tools\cuda\bin

5.安裝tensorflow-gpu
前面已經安裝好了Anaconda，開啟Anaconda Prompt。
輸入：pip install tensorflow-gpu
會自動下載並安裝tensorflow-gp6

6.安裝測試
開啟Anaconda Prompt。
依次輸入
python
import tensorflow as tf
sess=tf.Session()
print('sess.run(tf.constant('hello world!'))')
最後沒報錯出現結果為：
b'hello world!'
恭喜你安裝成功！