安装环境
操作系统：win7 64位
python版本：3.5.6
tensorflow-gpu1.10
CUDA9.0
cuDNN7.0
显卡：GTX970M
内存：16G
安装流程
安装前要做的
1.详细阅读Tensorflow官方文档
在 Windows 环境中从源代码构建
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
在这里我们可以查看不同版本的tensorflow_gpu对应的python版本，cuDNN版本，CUDA版本
2.安装CUDA和cudnn
对于tensorflow 1.10来说，对应的是CUDA 9.0和cudnn7.0
CUDA下载链接：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN下载链接：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
注意下载前要注册英伟达账号，用过Geforce Experience的同学肯定不会陌生
运行CUDA安装包，安装软件会先运行一个系统检查，如果没有软硬件不兼容的情况就能继续进行下一步。若有不兼容情况，系统检查则会报错，无法进行下一步。如果报错了，就最先考虑下是不是自己的显卡不被该版本支持。
cuDNN下载后是一个压缩包，解压后将文件直接替换至C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\目录下即可，这里是默认安装路径。
3.安装python
我走的是通过Anaconda安装管理python版本的路线，因为conda可以方便地创建管理不同的python版本，因此下载anaconda的时候也无需安装指定的版本，直接下载安装最新版本，稍后再创建自己需要的python版本的虚拟环境即可。同时conda可以自动安装tensorflow-gpu的相关依赖包，不用我们自己去安装。
在Anaconda安装时选择默认设置即可，即不添加到PATH环境变量中，因为这会干扰其他软件（营造一个相对独立的环境）。推荐不安装至系统盘，因为随着使用，创建的虚拟环境和安装的包数量不断增多，文件夹占据的空间会不断变大。使用Anaconda软件时，从“开始”菜单打开“Anaconda Navigator”或“Anaconda Prompt”(命令行模式)。
下载链接如下：
https://www.anaconda.com/distribution/
conda相关的入门教程与常用命令等不在此赘述，可以自行上网搜索学习。
如果conda远视镜像下载过慢，可以通过下面的命令添加清华镜像源。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
环境变量的设置
export PATH="/c/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.0/bin:$PATH"
export PATH="/c/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.0/extras/CUPTI/libx64:$PATH"
export PATH="/c/tools/cuda/bin:$PATH"
参考资料
[1] https://www.cnblogs.com/hutao722/p/9342577.html
[2] https://blog.csdn.net/u014475479/article/details/81702392
[3] https://blog.csdn.net/omodao1/article/details/83241074