安装tensorflow-gpu环境需要：python环境，tensorflow-gpu包，cuda,cudnn
一，安装python，pip3直接到官网下载就好了，下载并安装你喜欢的版本
提示：安装最后一步时记得勾选添加环境变量
在cmd输入pip3测试pip3能否使用，不能使用的话，手动打开python安装的路径，找到pip3文件，将路径加入环境变量
二，安装tensorflow-gpu
使用pip3安装即可：pip3 install tensorflow-gpu
等待下载完成后，会提示安装了那些包，提示安装成功。
三，安装CUDA,cudnn
安装好tensorflow-gpu后，打开你安装好的pycharm(或者你喜欢的IDE)
输入一段测试用的代码
import tensorflow as tf h = tf.constant("hell,TF") sess=tf.Session() print(sess.run(h))
运行，这时会有报错信息，报错信息里面会有CUDA的版本信息,按照提示下载对应版本就好(报错信息有链接)。
下载安装CUDA后，下载对应的cudnn (https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)
CUDA的安装路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1
将下载好的cudnn文件解压出来，打开CUDA安装路径。
将cudnn的每个文件夹里的文件复制到CUDA文件夹对应的文件夹中。OK
在ｃｍｄ输入nvcc -V测试安装是否成功。
四，回到pycharm,运行程序
安装成功！！！
五，目前tensorflow最高支持CUDA9.0如果要使用CUDA9.1:
安利大牛用CUDA９.１自己编译的whl文件。
https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel
在项目中找到对应的版本下载就好了。
将之前的tensorflow卸载：pip3 uninstall tensorflow-gpu
重新安装：pip3 install 文件名.whl