这里总结下win10+cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow_gpu1.8的编译，这个过程踩了蛮多的坑。
首先，我的主机环境是：win10 64bit+gtx 1060+python3.5+pycharm community 2017
一、tensorflow_gpu1.8下载安装
有了pycharm，可以直接在file→settings→project interpreter中安装所需要的库及依赖库,这步基本不会出现什么问题。
二、cuda9.0下载安装
cuda9.0可以从Nvida的官网上找到对应的版本下载安装，需要注意安装结束前的窗口中的信息，会提示你已安装和未安装的信息，经常会碰到visual studio的一些版本未安装，这时候需要去Microsoft官网下载对应的vs版本即可。
三、cudnn7下载安装
cudnn的版本要和cuda版本对应起来，这步非常关键，一旦出错，这个过程会装到你怀疑人生。cuda9.0对应cudnn7，这里提供一个cudnn7的下载地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1slG5s5n 密码: unv2。将cudnn下载到cuda目录并解压后，会出现三个文件：
此时，需要将这三个文件中的文件cudnn64_7.dll(bin文件夹中)、cudnn.h(include文件夹中)及cudnn.lib(lib文件夹中)：
复制到cuda的安装目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0(默认的安装地址)对应的文件夹下：
四：配置环境变量
打开文件资源管理器→右键此电脑→属性→高级系统设置→环境变量，新建以下四个环境变量：
此时，win10+tensorflow_gpu1.8+cuda9.0+cudnn7环境编译过程就全部完成，打开pycharm，就可以愉快地在gpu环境下玩耍tensorflow了。如还有报错未安装信息，可以重启下电脑，应该就没有问题了。
以上就是环境编译的全部内容。祝大家学习愉快
