因为我要搭建tensorflow-gpu1.8.0,尝试了很多cuda和cudnn的版本，最后还是觉得CUDA9.0+cudnn7.0版本的搭配稳一点，安装tensorflow,我们首先需要安装CUDA,再安装cudnn，不然会报错
tensorflow版本与cuda和cudnn的对应关系查看网址：

https://tensorflow.google.cn/install/source
这里我们所有东西直接官网下载吧

• 任务目标

安装部署开源深度学习框架TensorFlow GPU1.8.0版，并安装CUDA Toolkit、cuDNN，完成相关环境配置并验证。

• 系统环境

  win10

• 任务内容

1、安装python3.6版本的Anaconda
2、安装CUDA9.0
3、安装Cudnn7.0.5
4、安装tensorflow1.8.0与tensorflow1.8.0-gpu

• 任务步骤

1、打开官网所有版本的下载页面：https://repo.continuum.io/archive/ 我们找到Anaconda3-5.2.0-Windows-86 64.exe,这个是对应python3.6的版本
安装的时候大家注意如下图1点，其他默认即可，安装完成可以在开始菜单找到

2、官网下载CUDA9.0网址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive ，如下图所示我们选择网络下载安装包
我们选自定义安装，visual studio integration这一项别勾选是因为我电脑并没有使用VS环境，（勾选了的话最后会组件全显示未安装）
3、下Cudnn需要登录，没有账号可以注册个，下载网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 我们选择Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0，如下图

• 下载完后我们需要把lib、include、bin这3个文件夹里的文件解压到CUDA的目录，让CUDA的这3个文件夹里有cudnn的文件

4、我们在之前下载的Anaconda（开始菜单那）找到Prompt，打开输入
pip install tensorflow==1.8.0
安装后接着输入
pip install tensorflow-gpu==1.8.0
到此我们就安装完成了

验证

在Prompt里输入python
接着输入以下这4行代码，没有报错即安装成功
import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

好了，希望此篇能帮助到大家！