win10+tensorflow_gpu1.5.0+CUDA9.0+cudnn7.0安装详细说明
这几天在配置TensorFlow的GPU版的时候踩过不少坑，特此总结出来，以下是安装的整个详细过程及注意说明。
一、首先确认电脑显卡的性能
按照TensorFlow官网的要求，显卡的CUDA计算能力需要在3.0及以上，要是能力达不到就不需要安装tensorFlow的GPU版了，还是老老实实用CPU版好了...以下链接（也就是官网里的蓝字对应的链接）可以选择自己的显卡类型了解其性能：
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
二、卸载已经存在的TensorFlow的CPU版本
首先说明，TensorFlow的CPU版和GPU版只能存在一个，要想安装GPU版，若已经存在tensorflow的CPU版，必须先将其卸载掉，卸载tensorflow CPU版的方法是在cmd里，输入指令pip uninstall tensorflow，按下回车，等待卸载完成即可。
三、安装TensorFlow的GPU版本
同样是进入到cmd中，输入指令pip install tensorflow-gpu，按下回车，会自动安装最新版的tensorflow，我目前装上的版本是tensorflow1.5.0。
四、下载CUDA9.0
关于版本的选择，我是按照官网的文字，它写的是CUDA 9.0和cuDNN v7.0，其实目前最新的CUDA已经有9.1的版本了，但考虑到兼容问题，还是决定不用最新的版本。
CUDA 9.0的下载链接如下：
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
我是win10系统，对应选择如下，version指的是电脑系统的版本，注意：这里建议下载本地版（local），点击下方箭头所指的download即可下载。
下载到本地后如下图所示，大概1.4G。
五、安装CUDA9.0
很多教程提到了CUDA近似傻瓜式的安装......然而我在这儿花了很久的时间...
双击本地的exe文件，即可开始安装，会弹出一个安装路径的选择，类似这样C:\Users\ZYY\AppData\Local\Temp\CUDA，这个的选择关系不大，因为安装成功后路径下的东西都会自己消失，只是临时存在的一个地方。
安装时，我遇到的问题是，NVIDIA安装程序失败，列表里具体显示的是“图形驱动程序”安装失败。网上一些教程说是需要先给电脑安装最新的显卡驱动程序，再来安装CUDA，我有试过，不行，还是报一样的错，后来我想，报错的原因会不会是“图形驱动程序”和电脑已有的驱动程序发生冲突，又不能覆盖。从后来的结果看来，确实可能是这个原因，不过也有网友说，重启一下电脑就好了，这个我没有测试过，大家可以尝试一下，另外，这里特别感谢如下链接的这篇帖子，帮助很大。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d7f24990102wi4c.html
另外还有一个小问题是，如果你的电脑没有visual studio，安装过程中，会出现一个提示，大概就是功能会不齐全之类的，具体我不知道会有什么影响，但是以防万一，我装上了visual studio2015。
以下是我的CUDA第一次安装失败后做的事情，最终成功了。
5.1 卸载现有的显卡相关驱动程序
在控制面板里，卸载所有带有NVIDIA字样的应用程序，然后按照上面提到过的http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d7f24990102wi4c.html这篇帖子里讲的，使用DDU彻底卸载显卡驱动程序，然后重启电脑，确保显卡驱动程序已经卸载干净。（具体操作见链接，很详细）
5.2 开始安装CUDA9.0
我综合了网上的一些说法，发现这里有几个注意事项，具体我也没用控制变量法测试过每一个到底是否有用，但是我都使用了，确实成功了。
1、关掉360安全软件。这个链接里有人讨论：https://www.zhihu.com/question/53578095
2、在“控制面板”（大图标）->“管理工具”->“服务”里面，右键“启动”这三个服务“DeviceInstall Service”,“Device Setup Manager”,“Windows Installer”。
然后可以双击exe程序，开始CUDA的安装了，可以很顺利的下一步下一步的往下走，最后安装成功。
可以通过在cmd里输入指令nvcc -V来测试CUDA是否安装成功，若安装成功，会有如下回应：
备注：这里可能会有人按步骤来，但是最终测试发现没有成功，可能是涉及到系统变量的问题，正常来说，这是安装过程中会自动完成的，若没有，可以参考我的系统变量手动添加。
下面是变量path里的涉及到的路径：
六、安装cuDNN7.0
注意cuDNN的版本选择，一定是和CUDA配套的，官网上可以看见，cuDNN的下载需要先注册账户，然后填一些调查表，不用花很多时间，然后来到如下界面，可以看到CUDA9.0也对应多个cuDNN版本，这里同样没有选择最新版本，红框是我选择的版本：
下载完成的本地文件如下所示：
解压后得到如下文件，每个文件夹下会有一个文件。
接下来，找到安装CUDA的目录，默认的目录是这样的C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0，该目录下的文件如下所示：
打开这里的“bin”、“include”和“lib”三个文件夹，里面有很多文件，这时把刚才cudnn解压出来的三个目录下的文件，分别是“cudnn64_7.dll”、“cudnn.h”和“cudnn.lib”，对应复制粘贴到对应名字的目录下，比如把“cudnn64_7.dll”复制粘贴到“bin”目录下。至此，TensorFlow的GPU版，可以算是安装完成了。
七、测试安装好的tensorflow
因为我是有anaconda，所以直接是在里面导入tensorflow，运行代码：
运行成功，结果是：