在昨天之前，我甚至还不知道GPU运行tf程序到底长啥样，就在昨晚我开始尝试了。那么问题来了。
如何在windows系统下安装tf并且成功运行呢？我先说说大致过程，然后吐槽下我遇到的一些坑。
第一步，确保你的电脑有GPU（当然这是废话了）。这时候最好把显卡驱动装好
第二步，安装python环境，去python官网下载最新版本python（我用的就是最新的3.6.5），然后安装，省事的话可以直接安装在c盘，一步步next即可。（我是选择自定义安装在D盘的，注意请注意，如果机器被多个用户使用的话，建议安装时选上允许多人使用这个选项）。安装完毕以后，就把python路径，以及python路径下的scripts加入到系统的path变量中，至此python安装结束，多说两句。别的教程或许会建议你使用aconda安装，本教程是直接安装程序，无需安装aconda。这里给出python下载链接py3.6下载，根据自己的系统版本下载
第三步，下载cuda 9.0以及cudnn9.0版本，同样给出下载链接cuda下载，cudnn下载，一定要注意cuda与cudnn的版本一致，不然会死的很惨。另外cudnn下载的话，需要登录，可以拿自己的邮箱注册一下。下载完毕后，就开始cuda的安装，首先解压文件到一个临时目录，无需修改直接点击即可，然后会检查环境，再到选择安装方式，这里建议大家使用自定义安装。（如果电脑提前安装了vs2017的话，这里需要去掉visual studio integration选项，不然后面安装会报错），自定义安装可以全选。如果，显示安装失败，注意查找失败项，然后去查找对应问题，一般是冲突导致。安装成功后，解压cudnn，将其中的三个文件夹直接覆盖掉cuda的相同文件夹。至此，cuda安装成功。
第四步，tf-gpu版本安装，直接在cmd下输入pip install -U tensorflow-gpu就能进行安装，至此，windows版本下的tf-gpu版本安装完成。
第五步，测试环境。打开pycharm IDE，输入以下代码
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello,TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
然后，编译器选择python所在路径的python.exe，运行程序。如果没有错误，并且显示GPU相关信息，恭喜你成功了。多么愉快的事情。
事情不可能总是这么一帆风顺，岂不是没王法了。前方高能，注意听讲！！！
下面来叨一叨遇到的坑以及解决手段
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1.cuda卸载注意事项。如果电脑上曾经安装过cuda，现在需要卸载重新安装不同的版本cuda。良心建议是，卸载所有与cuda有关的程序，这里以NVIDIA为例，打开控制面板，删除掉所有NVIDIA开头的文件，注意只保留两个（一个是physx，一个是图形驱动程序），如下图。然后将安装路径下的NVIDIA相关文件全部删除干净，最好重启电脑一次。然后就可进行新版本cuda安装，具体方法见上面。
2.关于vs安装事项。个人建议先安装好vs2017（我的版本是这样），然后安装cuda过程中就不要重复安装，去掉vs integration选项即可。
3.解压cuda时报错，显示无法创建文件。一个可能是因为360软件没关，另外就是你的旧版本cuda没有卸载干净。
4.安装cuda时，显示无法正确安装，安装失败。这时候需要看所有list中失败那个选项是什么，不需要关心那么未安装选项。大都是软件冲突导致，卸载掉冲突软件，重新安装即可成功。
5.运行时，显示无法找到cudart90.dll文件，因为不在你的path路径中。实际上电脑已经安装了cuda9，为什么还会显示没有呢？因为你没有把dll文件加到系统的path路径中，这时候需要检查系统的环境变量。需要将cuda\bin加入到path中，因为dll文件在这里。下图中的四个路径需要加入path。确认添加后，记得一定要重启电脑，这样环境变量才会生效（这是最简单粗暴的办法，当然还有好多不重启电脑的办法，这都不重要，重要的是能让环境变量生效就ok）
到这里为止，差不多你的GPU版本tf应该能运行起来了。因为错误差不多都被你遇到了，也恰好都被你解决了。
祝大家好运！！！