安装tensorflow（GPU）较tensorflow(CPu)复杂，其中还要额外下载cuda与cuddn。网上类似的教程很多，然而随着更新迭代，很多教程都出现了很多问题，踩了许多坑，给大家分享下。
配置要求：
- python3.5
- cuda8.0
- cuddn V6
- anaconda3
注意
tensorflow（GPU）官方要求的cuda是8.0，cuddn是v6, 现在Nvidia官网上直接下载的话默认是9.2，所以下载cuda时要尤其注意，别下载错了版本。另外tensorflow的版本问题，也踩了不少坑，下面会着重介绍。
步骤
一、下载anaconda3
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。
可以直接在官网上下载 https://www.anaconda.com/download/
直接下载python 3.6 version ，之后跟着安装导引走即可。
安装完，可以看到有anaconda prompt,打开来进行指令操作。
二、下载python3.5.x
因为现在这个版本的anaconda默认是python3.6 所以要创建python3.5的环境，通过如下指令进行配置
1. 创建一个名为python3.5的环境，命名为python35
打开cmd，在其中输入如下指令
conda create --name python35 python=3.52.激活：tensorflow的python3.5 环境
activate python35用完tensorflow之后可以通过如下指令退出该环境
deactivate三、安装tensorflow
网上很多教程给的命令是
pip install tensorflow-gpu
这条指令下载下来的tensorflow是当前最新的版本，其配置要求和tensorflow1.4完全不同，故之后会出现很多错误，所以切记不要执行这条指令，执行了的可以通过如下指令进行移除
pip uninstall tensorflow-gpu
安装tensorflow1.4可以执行如下指令
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu==1.4.0
四、安装cuda8.0
直接百度搜索cuda8.0下载 https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
直接下载，默认C盘安装，之后都是默认安装即可。
5.安装cuddn V6
也是从NVIDIA官网进行下载，要选择与cuda8.0 和windows匹配的版本
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载完解压缩后会有三个文件夹，
将其复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0中
六、配环境变量
在环境变量中加入如下路径
为了方便，大家可以直接复制
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
七、测试
打开cmd,输入activate python35， 进入tensorflow环境
输入python ，进入python
并输入一下代码
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
至此，tensorflow就安装成功了！
下载过程中可能的问题
1.cuddn版本出错
这是因为用了cuddn V7 ,需要重新下载cuddn V6.
2. tensorflow版本下载出错
Traceback (most recent call last):
File "D:\Anaconda\anaconda\envs\python35\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\self_check.py", line 75, in preload_check
ctypes.WinDLL(build_info.cudart_dll_name)
File "D:\Anaconda\anaconda\envs\python35\lib\ctypes\__init__.py", line 351, in __init__
self._handle = _dlopen(self._name, mode)
OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "D:\Anaconda\anaconda\envs\python35\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 22, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import
File "D:\Anaconda\anaconda\envs\python35\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
File "D:\Anaconda\anaconda\envs\python35\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 30, in <module>
self_check.preload_check()
File "D:\Anaconda\anaconda\envs\python35\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\self_check.py", line 82, in preload_check
% (build_info.cudart_dll_name, build_info.cuda_version_number))
ImportError: Could not find 'cudart64_90.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 9.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
出现如上错误的就是下载了最新版本的tensorflow,其要求是cuda9.0,所以报错了，解决方案如下
pip uninstall tensorflow-gpupip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==1.4.0先把旧版的tensorflow卸载，在进行tensorflow1.4版本的下载。