Win10 +VS2017+ python3.67 + CUDA10 + cuDNNv7.41 + tensorflow-gpu 1.12.0 最新版
官网的tensorflow 1.12只支持 cuda9.0 不支持10.0，不安装cuda9.0的话会出错。本文的目的是用最新版的CUDA10 + cuDNNv7.4.1来运行tensorflow 1.12
---------------------
CUDA安装
根据官网描述在下载CUDA之前请确保：
GPU型号兼容
支持的Windows版本
支持的Microsoft Visual Studio版本
cuda下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
CUDA安装路径:“C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10”
或者安装在D:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10 后面下载的cudnn要放在CUDA安装路径中。
---------------------
cuDNN下载
cuDNN只是cuda的一个补丁。需要注册一个官网帐号， 下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.4.1.5/prod/10.0_20181108/cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.1.5.zip
https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.3.1/prod/10.0_2018927/cudnn-10.0-windows10-x64-v7.3.1.20
解压缩下载的CuDnn文件，得到3个文件夹：bin, include, lib。
将这个三个文件夹复制到“C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10” （CUDA安装路径）
或者安装在D:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10
之后确认环境变量：
确认CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10已经存在。如果没有。
手动添加 “D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin”到Path里面。
---------------------
pip安装Tensorflow-gpu
注意：
目前tensorflow还不能支持cuda10.0，所以只能通过源码编译或者别人编译好的安装包安装。大神编译的各种版本的tensorflow安装包地址：https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel
根据说明找到资源路径：[1.11-1.12 必须安装cuda10]
下载完成后：2个文件合并一下。用7zip或winrar打开解压即可
将tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
复制到C:\Windows\System32文件夹下，然后执行命令：pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl（若运行失败，会报错在哪个文件夹不能找到该文件，再把.whl文件移到指定文件夹即可）
或cmd直接 cd 到存放的目录 D:\Tensorflow下
【需要翻~~~墙，否则 installed tensorboard-1.12.0 无法安装，导致安装失败】
最后pip list查看：
运行测试
最后输入python
输入import tensorflow as tf 查看：
完工~~体验gpu的运算速度吧
Win10 +VS2017+ python3.67 + CUDA10 + cuDNNv7.3.1 + tensorflow-gpu 1.12.0 最新版