安装Tensorflow耗费了一些时间，主要是卡在了CUDA9.0的安装上，老是失败，不过最终安装成功了。
在安装CUDA时总是出现一片列表东西未安装，按照网上解决方案试了好多，屡试屡败。最后的解决方法是
重装系统，然后安装VS2015，在安装CUDA9.0，这才成功。
下面对我的Tensorflow的安装做一下步骤陈述，同时把一些注意点写一下。
1.硬件支持
Tensorflow可以用cpu跑也可以GPU跑，一般来说都是安装GPU版本的。所以你需要保证计算机有独立显卡，而且是英伟达的显卡。首先需要到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus找一下你的计算机显卡是不是在这个列表里，没有就只能安装CPU版本了。
2.下载python
安装Tensrflow有多种方法，我使用pip的方法进行安装。到这个链接
https://www.python.org/downloads/release/python-365/下去下载和你硬件对应的python版本。
这个是3.6.5版本的python，x86是32位计算机的，x86-64是64位计算机的，一般选executable版本安装包，如果网络好，可以选web-based版本。安装时勾选“Add Python 3.6 to PATH”，这样就不用再费力配置环境变量了。
如果没勾选，需要配置环境变量，一定要注意配置完后要重启计算机，要不然不会生效。
安装时若出现2503或2502 error，需要将C:\Windows\Temp文件夹属性中的安全下Users完全控制改为允许。
3.使用pip安装Tensorflow
该版本python安装后pip也随着安装好了，在DOS窗口中输入 “pip3.6”会出现它的各种命令应用，说明可以用了。
如果安装CPU版本的Tensorflow，需要输入;
pip3.6 install --upgrade tensorflow
如果安装GPU版本的输入：
pip3.6 install --upgrade tensorflow-gpu
网络条件一定要好，速度太慢可能会导致失败,在这一步出问题原因大多是网速问题。
4.安装CUDA
在python IDL里输入：
import tensorflow
然后会有报错，注意看报错的最后部分，它会告诉你需要下载安装什么版本的CUDA和cuDNN。
我的tensorflow是1.8版的，对应CUDA9.0，然后你需要到
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
去下载对应的版本，我下载时竟然移动电信都无法解析文件，只有联通可以下载，这么大的网站竟然在大陆没有备案，是个非法网站。现在这个问题已经不存在了。
然后就是烦人的CUDA9.0安装问题了，如果出现一系列东西未安装问题，尝试以下解决方案。
（1）确保已经安装VS2015或者VS2013或者VS2012或者VS2010，暂且不推荐VS2017。
（2）有可能原显卡驱动比CUDA9.0的驱动版本要高，所以要彻底删干净与Nvidia相关的所有文件和注册表，文件都在Program Files和Program Files（x86）里面，删不掉可以启用安全模式再删除。重启后按组合键“windows”+“R”,输入 regedit ，找到software下与Nvidia相关的全部删除。
（3）如果还是不行，就重装一个干净系统，装上VS2015，在安装CUDA9.0。
5.安装cuDNN
去这个网址https://developer.nvidia.com/cudnn下载对应CUDA版本的cuDNN,然后将其解压到任意文件夹下，然后将里面的bin文件目录添加到环境变量中，目录字符串截止到bin,比如我的是：E:\cudnn\cuda\bin,配置完后记得重启计算机。
现在就可以使用GPU跑tensorflow了。