目录
一、前言
二、改动
三、CUDA9.1下载
四、cuDNN下载（注册才可以）
五、开始搭TensorFlow环境
六、测试TensorFlow
一、前言
1.vs2017安装请见博主文章：vs2017安装和使用教程（详细）
安装可见博主文章：Anaconda安装
3.建议CUDA9.0，因为9.1不好装~
4.原因当然是官网放弃了一些CUDA版本，但是安装方法是一样的~
二、改动
1.我在Anaconda文章里写的TensorFlow是针对于CUDA8.0来说的，因此安装的是py3.5
2.CUDA9.0是官方TensorFlow的最新版本，那么好不容易装好的CUDA9.1就泡汤了。但是，世上无难事，只怕有心人！
3.接下来博主为大家展示CUDA9.1也是可以用TensorFlow的！
三、CUDA9.1下载
1.网址：CUDA9.1下载（已经更新为CUDA10.0）CUDA下载地址，安装CUDA8.0的话会提示没有vs C++2015 redistributable，我们安装了vs2017，自然就要用CUDA9版本
下载之后安装过程中之后注意关闭360！！否则安装失败！！
2.查看安装CUDA是否成功，输入指令：nvcc -V（管理员身份运行，左边的Tensorflow是安装了Anaconda之后激活Tensorflow的结果，不激活也可以，直接打开运行cmd输入该指令一样可以查看CUDA版本），最后一行显示了CUDA版本
（1）激活前
（2）取消激活或者直接打开cmd
四、cuDNN下载（注册才可以）
1.网址：cnDNN下载，选择“I agree。。。”，选择第一行“Download cuDNN v7.1.1 for CUDA 9.1”
不想下载的，或者下载不了的朋友，博主也提供了自己的链接：
链接：/s/16HYYySZohUL3lt5L9CwQxQ 密码：uhzi
压缩包名称是cudnn-9.1-windows10-x64-v7.
2.选择“cuDNN v7.1.1 Library for Windows 10”
3.下载完成有3个文件夹，我们需要复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1文件下覆盖
五、开始搭TensorFlow环境
1.输入指令（注意这里是py3.6）：conda create -n tensorflow python=3.6
2.激活Tensorflow：activate tensorflow
3.之后就是安装.whl文件，如果这里选择输入指令：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow那么在import tensorflow as tf会报错，显示OSError: [WinError XXX] 找不到指定的模块/Could not find 'cudart64_90.dll'.这是因为目前的Tensorflow最多支持到CUDA9.0，是不是很绝望！然而，请看这里------》
博主这里提供一个大神编译的.whl文件，链接：/s/1dGSmo29 密码：fwet
下载完成后请复制到C:\Windows\System32文件夹底下（大家想想为什么）
4.之后输入指令：pip install tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
5.安装成功
六、测试TensorFlow
1.命令行输入：python进入编辑环境
2.输入以下指令：
import tensorflow as tf
hello = ('hello,TensorFlow!')
sess = ()
print((hello))
3.最后一行显示 b'hello，TensorFlow!'说明Tensorflow配置成功！！
附上一条链接：安装spyder测试Tensorflow：Anaconda3 安装Spyder 测试Tensorflow，这个更能证明你的Tensorflow安装是否有问题！
如果出现ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'，可以参看博主的这篇博客，ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'--解决方法