环境：
- Windows 10 x64
- GTX 960
整体流程并不复杂，可分为如下五步：
- 安装NVidia驱动
- 安装CUDA 9.0
- 安装cuDNN 7.x for CUDA 9.0
- 安装Anaconda
- pip安装tensorflow-gpu
下面逐一进行记录
一、安装NVidia驱动
这里只需要直接百度NVidia，找到NVidia官网，下载好驱动安装就可以了。其实就是在这里搜索对应的显卡驱动，进行下载。
下载完成后，重启一下电脑即可。
二、安装CUDA 9.0
本来自己之前安装的是CUDA 9.1，但是所有安装完成后，imort tensorflow时报错找不到相应的动态链接库，细看文件名发现，原来tensorflow使用的是CUDA 9.0，所以不得不重新下载安装。后来查看官方文档发现，官方文档中给出的组件正是 CUDA Toolkit 9.0，严格按照官方来，总不会错。
去官网下载的时候，默认给出的是最新版9.1的下载地址，注意要选择Legacy Releases找到9.0版本，这里直接给出地址 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
下载好 Base Installer 和 Patch 1，先安装 Base Installer，然后安装 Patch 1即可。
安装完成后，打开命令提示符，输入 echo %CUDA_PATH%，可以看到CUDA_PATH这个环境变量已经设置好了。TensorFlow官网上要求将这个变量加入到%PATH%中，加入的方式为：
搜索并打开run > 输入control sysdm.cpl > 高级 > 环境变量 > 选中 path 点击编辑 > 新建 > 输入%CUDA_PATH% > 确定保存
这样 CUDA 9.0就已经安装好了。
三、安装cuDNN v7
这里在安装的时候也是遇到坑的，就是 https://developer.nvidia.com/ 这个网站总是显示正在维护，因而也找不到下载的地方，后来在知乎上找到了解决方法：
nvidia的cudnn为什么不能下载了？ - 瞎折腾的一生的回答 - 知乎
里面截图中给出的链接 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 可以使用，进去后注册登录，同意用户协议即可下载。需要注意的是 cuDNN 有一个版本号，而同一个版本的 cuDNN 适配了不同版本的 CUDA，这需要和自己安装的CUDA版本对应起来。所以，需要下载的是 cuDNN v7.1.1 for CUDA 9.0。
安装的过程非常简单，只需要将cuda文件夹下的内容复制到%CUDA_PATH%下即可.
| cuDNN/cuda | %CUDA_PATH% |
|---|---|
| bin/* | bin/* |
| include/* | include/* |
| lib/* | lib/* |
四、安装Anaconda
推荐清华镜像源，下载速度有保障。这里下载的是 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe
五、安装tensorflow-gpu
1.配置pip源，使用清华镜像
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/
2.安装tensorflow
开始 > Anaconda3 (64-bit) > Anaconda Prompt
输入
pip install tensorflow-gpu
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