其實官網上的流程寫得還是挺詳細的，但還是遇到一些小問題，就在這裡列舉一下好了。說明下，我採用的是Anaconda的方式安裝。

  首先，提醒大家擦亮眼睛，一定要python3.5.x或者3.6.x才行，什麼3.7.x、2.7.x都不行，出錯看看是不是一開始就走遠了。

  其次，就是你到底有沒有gpu，沒有就不要強求gpu版的了…附上判斷方法。

  此外，還要注意，CUDA和cudnn的版本是要配對的，英偉達下載cudnn的官網介面上有寫清楚。

  最後，就算你成功地走到了現在，你import tensorflow的時候也可能出錯！比如說，我就是：

參考stackoverfow的

出現這個錯誤的可能原因有很多，我個人在網上搜索時也找了很多個不同的答案，這裡我簡單的整理一下。
1、確定你的整體安裝流程沒有問題，這裡可以參照Keras中文文件中的對於Tensorflow安裝部分的流程介紹
2、確定你的系統中有MSVCP140.DLL，如果沒有，可以在這裡下載
3、確定你的CUDA版本和CUDNN版本匹配，例如cudnn-8.0-windows7-x64-v5.1.zip就是針對CUDA8.0版本的，你可以在這裡下載8.0的CUDNN5.1版本
4、嘗試修改CUDA bin檔案目錄下的”cudnn64_6.dll”為“cudnn64_5.dll”
5、確認你的系統PATH環境變數設定正確，把CUDA目錄下的bin,lib/x64等路徑包含進去
6、確認你的電腦正確安裝了DXSDK_Jun10
7、最新版本的tesnorflow可能存在一定問題，請嘗試歷史版本如
tensorflow 1.2

  pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
tensorflow 0.12.0rc0
  pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
任意歷史版本
  pip install tensorflow-gpu==X.X.X

也就是說，tensorflow和cuDNN、CUDA的版本都是要相對應的！¹

  更正一下，上述方法已經不奏效了。一覺醒來tensorflow的虛擬環境中的python版本變成了3.7真是超氣人（不知道為什麼，中間升級了pip…不過應該沒影響啊…不知道哪一步不小心搞錯了…魔幻現實…)
重新走一趟流程發現還是不行，終於找到進一步的問題了：
tensorflow1.2對應cudnn的v5版本，tensorflow1.3對應cudnn的v6版本，筆者現在使用pip install --upgrade tensorflow-gpu預設會下載tensorflow1.12.0，現在出了問題看來tensorflow1.12.0和cudnn v5肯定是不適配了。
  於是乎，果斷

pip uninstall tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==1.2.0	#1.1.0已經not available了

  希望明天一覺醒來不要出現別的問題 TAT

再更一下，終於知道為什麼python版本回自動變成了3.7了（因為重灌了一遍又發生了一毛一樣的事…）…在Anaconda中install了tensorflow環境下的jupyter後，kernel只找到得到python 3，然後推出後就發現dll和lib全變成了py37.dll類似的 TAT 但是為什麼會這樣以及怎麼解決還沒figure out…暫時的解決方法是重灌一個虛擬環境…反正CUDA和cuDNN都已經裝好了，幾個命令敲一下還是很快的！

另附驗證tensorflow-gpu安裝成功的出圖（不是cpu版本哦

如果有GPU的相關資訊就說明跑的是GPU啦 ：p