我的環境是這樣的：
windows10+gtx1050+cuda9.0+cudnn7.5+anaconda3+python3.5+tensorflow1.12；
網上有無數個教你如何搭建的方法，首先要選擇乙個最新的方法，因為那樣更切合當前的版本（tensorflow實在更新有點快）。
我參考的是這篇博文：
不過有以下幾點要注意一下：
安裝好cuda9.0和cudnn7.5後，可以通過如下**檢測成功與否： nvcc -v
安裝anaconda3之前，直接修改pip安裝包的源為阿里雲（參考此篇部落格）；
一定要注意tensorflow的版本匹配問題，tensorflwo1.13是不相容cuda9的，參考此部落格以找到合適的版本對應關係
用虛擬環境隔離以前安裝的版本(anaconda自帶此功能)
安裝時網路問題多試幾次就好了（就是安裝過程中突然退出，顯示一堆紅色資訊的情況
tensorflow分為兩個版本：tensorflow-gpu和tensorflow(for cpu)。事實上，cpu版本的tensorflow1.13是能直接用的，不需要cuda啥的（of course）。所以，在安裝好tensorflow,keras後，執行以下**一定要看到gpu被使用才能確認你安裝的tensorflow-gpu正在被使用
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
a=tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[1,3],name='a')
b=tf.constant([4.0,5.0,6.0],shape=[1,3],name='b')
c=tf.add(a,b)
sess=tf.session(config=tf.configproto(log_device_placement=true))
print(sess.run(c))
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