tensorflow-gpu1.9.0 + win10 + python3.6 + CUDA9.0 + vs2017 部署指南
好像大家在windows上部署gpu版tensorflow都不太顺利，折腾了两个晚上，分享下自己的经验，希望对大家有所帮助。
有两点特别提一下：
1、安装前先确认要安装的版本组合，Python是3.x的，tensorflow选择的版本是否支持你的Python版本，gpu版需要安装的CUDA又是否跟tensorflow对应，以及vs的版本也要注意，版本对应关系很重要（说三遍的程度），尽量在官网看，如果因为墙的关系，起码也要翻几篇安装的博客看看，这里提供一个tensorflow官方的版本对应查询网址：
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
截至2018.11.28，对应关系是这样的：
其中 Compiler 和 Build tools是在新安装VS2017时一并装上的，cuDNN 和 CUDA是分别下载安装的。
2、安装前不妨多看几篇别人安装的文章，个人认为安装过程就不一定是按照官网的最好，还是因为墙的原因，有些安装方式需要确保联网情况，国内不一定可顺利进行，建议按照国内安装成功的文章的步骤做。搜索安装文章时“按时间排序”，找尽量近期的文章查阅，可以成功安装当前主流使用的版本。然后确定按某篇文章进行时，尽量在版本上跟作者的保持一致，否则还是容易出错。
接下来介绍我的安装过程，截至2018.11.28，Anaconda Navigator上默认安装的TensorFlow GPU版本是1.9，这是笔者选择版本时的考量，但实际TensorFlow在PyPI上已有1.12，据说支持CUDA9.2和Python3.7，但近期网上成功安装的案例太少于是没选择：
一、Python安装
Python安装使用的是anaconda套件，包含3.6版本的Python和数据科学常用的库，安装后IDE可使用内置的Spyder等，或者另外下载pycharm都行，一般直接在anaconda官网下载最新版即可，tensorflow基本都会跟得上更新，如果需要下载旧版可在国内的anaconda清华源下载，笔者用的Python3.6版本。
二、Visual Studio2017安装
Visual Studio的安装对于整个部署来说很重要，Visual Studio一般在微软官网下载即可，最大的问题是微软官网下载的都是最新版VS，而通常比tensorflow推荐的版本高，而我们就要在安装时勾选正确的工作负载。
如果是首次安装Visual Studio，建议勾选这三样（VS2017下可这样勾选）：
1“Desktop development with C++”.
2 “Universal Windows platform development”
3 “.NET desktop development”.
无论安装哪个版本的Visual Studio，这样勾选的实际目的主要是需要安装以下几样东西：
1 、 C++的编译器，也就是CL.exe
2、 Win10 SDK（如果系统是Win10）
3、 vs2015工具集。vs2015工具集是版本对应里的Compiler要求的，就是工具集需要2015，只要安装的Visual Studio可勾选到对应版本工具集，Visual Studio本身版本是2017还是2015不重要。
4、版本对应图里的Build tools，同样是可勾选安装，笔者安装tensorflow1.9，对应的就是Cmake v3.6.3。
勾选时情况如下（这截图 “.NET桌面开发” 还没勾选实际上是需要的）
勾选后不要更改安装位置，就可以开始安装，安装过程中不要选择“安装完后自动运行”，可能会造成问题，安装完成即可关闭。
三、CUDA9.0安装
CUDA直接在NIVIDA官网下载即可，选择local版本，而不是联网版本。
以下是每个步骤需要注意的点：
1、安装时选择“自定义”，然后下一步有一个安装目录，那个安装目录是安装时临时建立的文件夹，安装程序整个退出后会自动删除，这个目录的路径要记下来，下面会用到。
2 、下一步，不要勾选Visual Studio Integration（也可以试试勾选后能否顺利安装，若可以则跳过第3步，不行的话退出安装程序再来一遍）
3、安装完成，但此时不要退出安装程序，进入之前记下的临时建立文件夹的路径，在该临时文件夹下进入以下路径：
CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions
进入后看见有四个文件，将这四个文件拷贝到Visual Studio的对应目录下，参考路径：
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\Common7\IDE\VC\VCTargets\BuildCustomizations
4、退出安装程序，打开cmd然后输入“nvcc -V”，如果安装正确的话会看到CUDA版本信息。
5、确认环境变量，确认CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9.0（如果你是安装CUDA9.0）已经存在，并确认以下四个环境变量已添加，注意换成自己的安装路径：
四、cuDNN7.4安装
在官网下载CUDNN，需要先注册账号，选择跟CUDA版本对应的cuDNN版本。
下载后解压压缩包，分别将文件夹下三个文件拷贝到CUDA目录下相应同名文件夹内：
Copy \cuda\bin\cudnn64_7.dll to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin.
Copy \cuda\ include\cudnn.h to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include.
Copy \cuda\lib\x64\cudnn.lib to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64.
bin对应bin，include对应include，x64对应x64
五、验证CUDA安装是否成功
如果根据官方文档给的位置，应该在此位置下找到deviceQuery.exe文件：
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\bin\win64\Release
但实际可能没有，那么可尝试在以下位置寻找：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite
找到deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe，注意需要在cmd里运行，先运行deviceQuery.exe再运行bandwidthTest.exe，留意运行结果的最后是否result = PASS，如果两个文件都是，那么说明CUDA能够和底层硬件正常沟通。
六、安装TensorFlow1.9 GPU版
笔者是使用anaconda的navigator安装的，用命令行conda安装或者pip3安装都可以，注意安装前升级最新版pip
使用如下命令行升级最新版pip：
python -m pip install --upgrade pip
但conda和pip3都会因墙造成慢，同样可以在网上搜索利用清华源的镜像。
七、验证TensorFlow是否可调用GPU
此处网上测试代码很多，可自行搜索。
总结下来，使用GPU版的TensorFlow只是比普通Python库多安装VS2017和CUDA两个软件（cuDNN只需要下载解压拷贝下文件），笔者综合了几篇看过的文章，才避免很多安装的坑，但本人也有理解不到位的地方，望了解情况的各位留言评论多多指教。随着TensorFlow不断更新，安装方法会不同，有两点却是很好的经验：1、TensorFlow及其依赖软件的版本对应一定是很严格的，版本对应看官网一定没错；2、多看几篇近期成功安装的文章，不同的版本坑可能不同，先看先了解后动手，避免无畏的重复劳动。
版本看官网，步骤翻博客，祝安装顺利。