1.版本匹配

首先要确定自己安装哪个版本的 tensorflow-gpu ，找到对应的Cuda版本等，关于版本的相关信息点击版本信息

我选定的版本是：

Tensorflow-gpu : 1.9.0
Cuda : 9.0

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2.下载安装包

2.1下载Anaconda

下载地址：Anaconda下载地址
点自己需要的

2.2下载Cuda

Cuda下载地址:Cuda下载
点击自己需要的版本，我是Cuda9.0

2.3下载Cudnn

下载地址：Cudnn下载
注意Cudnn下载是需要注册登陆的。
还是选择自己对应的版本。

3.安装Anaconda

3.1安装步骤如图：

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你可以默认安装，也可以自己选择安装路径，但一定要记住安装在哪
记住安装地址！！！！
记住安装地址！！！！

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3.2添加环境变量

控制面板——>系统和安全——>系统——>高级系统设置

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刚才重点记住的安装路径，现在要用了
C:\ProgramData\Anaconda3
C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts
C:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin
把这三个添加到环境变量中

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4.安装Cuda与Cudnn

4.1 安装Cuda

安装软件会检查是否兼容，不兼容的话就需要换个Cuda版本！放心，和之前的Anaconda没关系，不用重新安装。

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安装完之后添加环境变量，记住是你的安装路径啊，和我的可能不一样。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp

4.2 添加Cudnn

cudnn下载解压之后，把下面文件夹中的文件拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0下对应文件夹中即可！

4.3检查是否安装成功

在cmd中输入nvcc -V

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5.安装Tesorflow-gpu

5.1打开Anaconda Prompt

5.2开始安装

(1)创建Tensorflow-gpu环境，该环境中python是3.6版本，你也可以自己选
输入conda create -n tensorflow-gpu python=3.6
(2)**刚创建的环境
输入conda activate tensorflow-gpu
(3)更新pip
输入python -m pip install --upgrade pip
(4)安装Tensorflow-gpu
输入pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.9.0
(5)检验是否成功
检验方法点击Tensorflow查看GPU信息
先进入python环境：python
然后输入：import tensorflow as tf

最后输入：tf.test.is_gpu_available()

6.安装Jupyter notebook

6.1安装步骤：

(1)首先打开Anaconda Prompt，再进入tensorflow-gpu环境中，

(2)再按顺寻执行下列代码：
conda install ipython
conda install jupyter
ipython kernelspec install-self --user

6.2配置Jupyter工作路径

(1)打开Anaconda Prompt
(2)输入：jupyter notebook --generate-config
(3)找到 jupyter_notebook_config.py 文件并修改对应位置，记住删掉#哦：

(4)按下图顺序操作


把下图蓝色部分删掉！
把下图蓝色部分删掉！

最后把这个发送到桌面快捷就可以啦！