首先给大家梳理一下TensorFlow1.6.0版本的安装步骤：
1、安装CUDA9.0
2、安装cudnn
3、安装TensorFlow-gpu1.6.0
Part I 安装CUDA
首先，确定你要安装的CUDA版本一定要与TensorFlow版本对应，否则后面安装TensorFlow会报错。
其他的TensorFlow版本我不清楚，但是1.5.0及1.6.0的TensorFlow与CUDA9.0是能够正确匹配的。
注意！！！一定要是CUDA9.0,多一点都不行！如果你安装了CUDA9.2，最后安装TensorFlow的时候就会报错。
CUDA9.0下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
CUDA9.0安装步骤：按照提示安装就完事了。
Part II 安装cudnn
很多人会疑问为什么还要装这个，这个东西主要是用来给深度学习做加速的，是较新版本的TensorFlow-gou版的必备环境。
下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn
注意，下载这个包需要注册，按照提示注册好之后，下载就行了。
下面重点来了，如何安装cudnn。
STEP1 解压下载的cudnn文件
下载的cudnn大概长这个样子：
解压之后会得到一个"cuda"文件夹：
打开"cuda"文件夹后会发现三个文件夹"bin" "include" "lib"：
每个文件夹下面还各有三个文件："cudnn64_7.dll" "cudnn.h""cudnn.lib"
STEP2 找到CUDA9.0的安装文件夹，并拷贝上述三个文件到指定位置
安装CUDA9.0的默认位置一般在：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
找到这个文件夹之后你会发现一个“惊奇"的巧合，解压的cudnn的三个文件夹"bin" "include" "lib"，在这个文件夹下也有相同名字的文件夹：
接下就是最终要的一步，把STEP1最后提到的三个文件"cudnn64_7.dll" "cudnn.h""cudnn.lib"分别 复制到上图对应文件夹中。
至此，cudnn安装完毕。
Part III 安装tensorflow-gpu 1.6.0
这一步就简单多了，如果你已经安装了anaconda，只需要打开anaconda prompt
输入： conda install tensorflow-gpu==1.6.0
如果显示找不到安装包，也可以使用“pip install tensorflow-gpu==1.6.0”进行安装
安装好之后，输入“python” 进入交互环境
输入：
import tensorflow as tf
sess=tf.Session()
如果出现以下内容，就算是大功告成啦
