1.首先可以安装VS也可以不安装VS。VS可以安装2013/2015/2017版本。
2.然后下载CUDA9.0版本。目前最新版本是CUDA9.1版，但是貌似Tensorflow目前还不支持CUDA9.1版。
下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
点击legacy release，然后选择相应的版本和操作系统。
如图所示。一般情况下选择exe[local]版本，然后选择下载base installer。下载之后，然后进行安装。具体不再叙述。
3.然后下载CUDNN7.0。下载地址为：https://developer.nvidia.com/cudnn
该地址需要注册，然后点击同意就可以选择相应版本。
我这里安装的CUDA9.0因此选择的cuDNN v7.0.5 Library for Windows 10。
然后下载即可。下载完成后，解压，然后将里面的文件复制到CUDA9.0的安装目录。一般情况下，安装目录为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
4.由于直接运行了安装程序，所以环境配置系统已经自动配置好了。在此就不提配置环境变量了。
5.接下来安装Anaconda。在官网下载以后，直接安装即可。安装的时候记得选择Just Me，下一步后的两个选项全部选择。
6. 安装好之后在Anaconda程序列表中打开Anaconda Prompt
如图所示。
然后输入以下代码后敲回车：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes
7.然后在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow ，输入命令：
conda create -n tensorflow python=3.6
注意：很多教程里面python=后面为3.5，但是目前我用的是python3.6，所以改为了3.6。
在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：
activate tensorflow
另外，关闭环境为
deactivate
8.最后关键的一步就是安装Tensorflow。在Anaconda Prompt中输入：
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
当然，如果你安装的是CPU版本，在里面输入：
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
到此，安装过程已经结束。接下来，到Anaconda Navigator中，点击Environments，可以看到我们建立的tensorflow环境。点击一下，如图所示：
然后返回Home。如图所示：
一般情况下，notebook还有spyder可能并没有安装，那么直接点击Install安装即可。
最后，点击两者中的一个，打开以后，做一下测试：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello!TensorFlow")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
如果出现如图所示的结果，则证明安装成功
-完-
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