cuda8.0+cudnn6.0安装
参考教程
1. 下载并安装显卡驱动
2. 下载cuda的exe文件安装，路径可以自己选，我选择了D盘安装，而且没有装Samples，其他的都装了。（如果要自己选择路径的话，建议在自己的目录下新建\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0，然后再装）
3. 配置环境变量，CUDA_PATH 和CUDA_PATH_V8_0 两个路径已经自动加进去了，只需要手动添加CUDA_LIB_PATH 和CUDA_BIN_PATH即可（如果前面装了Samples，除了这两个路径，还需要再配置CUDA_SDK_PATH ，CUDA_SDK_BIN_PATH和CUDA_SDK_LIB_PATH ）
4. 测试 命令行中输入 ncvv -V查看cuda是否安装成功。
5.安装cudnn6.0，将下载下来的包解压，并将bin、include，lib三个文件夹中的内容分别拷贝到D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0（安装cuda的路径，也是前面添加到环境变量里面的路径）中对应的bin、include，lib位置。
安装tensorflow-gpu（使用anaconda安装）
1. 打开 Anaconda Prompt（如果没有安装的请自行百度），输入
conda create -n tensorflow-gpu python=3.5新建好环境之后激活
conda activate tensorflow-gpu
2. 在清华镜像源下载对应的tensorflow-gpu版本，我下的是tensorflow_gpu-1.2.0rc2-cp35-cp35m-win_amd64.whl，然后cd切换到该包所在路径下，运行：
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow_gpu-1.2.0rc2-cp35-cp35m-win_amd64.whl
3. 测试
输入python——>import tensorflow as tf ，如果没有报错即说明安装成功。
tensorflow报错解决方案
如果报错ImportError: no module named ‘_pywrap_tensorflow_internal’
解决方案：将刚刚复制到 D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin中的cudnn64_6.dll的名字改成cudnn64_5.dll即可。
win10+cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow-gpu1.5安装教程
参考链接 https://blog.csdn.net/zw__chen/article/details/79374467
注意：tensorflow-gpu版暂不支持cuda9.1，所以建议装cuda9.0！！