cudnn6安装包: https://pan.baidu.com/s/1ko5kTFj5hTNrGEBpmqgs-A 密码：jpw5
之前在win10下一直配置不好TensorFlow(GPU)版本，苦苦挣扎几天后无奈转向在ubantu 14.04下安装，安装成功后近日又想在Windows上再试一次，结果很顺利，几个小时便安装好了TensorFlow GPU版本。本文主要写基于anaconda的TensorFlow安装，如有错误请联系作者修改~~~（小白一枚）
环境：win10（64位）
GPU: GTX960
此外还要确保电脑已安装有visual studio2015或2013版本等。
第一步：安装Anaconda
Anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库，主要是安装方便，在官网（https://www.continuum.io/downloads）上即可下载。
由于在Windows下TensorFlow目前只支持Python3.5 64-bit版本，为了安装方便，建议安装anaconda4.2.0版本，若为其他版本，需conda创建一个Python3.5的环境。
目前anaconda已更新至4.4.0版本，若需安装anaconda 4.2.0版本，在图示页面点击：Use thesezippedWindows installers，弹出了anaconda的历史版本供下载，选择相应版本即可。
第二步：安装CUDA
CUDA分network版本与local版本，建议下载local版本，因为network版本是在安装过程中下载的，选择本地版较好，不过在官网下载容易出错（我下了几次均是下载到一半提示任务出错），建议在百度云下载。
下载之后安装即可。
第三步：下载cudnn
初次下载cudnn需要在网上填写一堆问卷，耐心填吧。（下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn）下载好后无须安装。
将包内三个文件复制到cuda相应位置，如图示。
同时还需将bin目录、lib\64目录添加到环境变量path中，否则后面调用时会报错。
第四步：安装Tensorflow（GPU）
打开Anaconda Prompt,输入：pip install tensorflow-gpu安装即可。
如果提示pip版本需更新，按提示操作即可。
经过上面几步，TensorFlow的GPU版本就安装好了，打开Anaconda Prompt，输入python或spyder或jupyter notebook即可开车了~~~。
下面验证下是否成功：
import tensorflow as tf
hello =tf.constant(“Hello!TensorFlow”)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
Creates a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0,6.0], shape=[2, 3], name=’a’)
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0,6.0], shape=[3, 2], name=’b’)
c = tf.matmul(a, b)
Creates a session withlog_device_placement set to True.
sess =tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
Runs the op.
print(sess.run(c))