所有軟件打包下載地址：https://pan.baidu.com/s/1NXk0B92xeTuZCNZh-8p9ag

首先要確認你的顯卡(GPU)支不支持TensorFlow,參考地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
比如我的是 GeForce GTX 1060，是支持的，如圖：

image.png

https://www.tensorflow.org/install/source_windows ：
通過官網，確定TensorFlow 所依賴的其他軟件，需要翻墻，不能翻墻直接看下圖：

TensorFlow 所依賴的其他軟件

所依賴軟件如下，我們需要一個個的安裝

1.python3.6
2.MSVC 2015 update3
3.CUDA9
4.cuDNN7

安裝NVIDIA驅動：

下載制定版本，直接安裝即可
https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us#

下載NVIDIA驅動

python3.6 安裝：

https://www.python.org/downloads/windows/

Python3.6下載

MSVC 2015 update3 安裝

https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587

image.png

下載后直接安裝即可

CUDA9 安裝

什么是CUDA

image.png

下載地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下載9.0版本

image.png

下載windows 10 ，64位 版本

image.png

下載好的文件名

安裝cuda：雙擊 cuda_9.0.176_win10.exe
解壓到有足夠空間的磁盤上：

image.png

解壓后自動啟動安裝程序，選擇 精簡 安裝，然后點擊下一步：

image.png

image.png

cuDnn7

下載cuDNN：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

image.png

下載好的cuDNN7

解壓到任意一個目錄下，然后把cuDNN加入環境變量PATH：

image.png

最后，安裝tensorflow-gpu 1.8:

打開一個cmd，執行下面的命令

pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

這里要注意的是指定tensorflow-gpu的版本是1.8，不指定會安裝最新的版本，版本不匹配是跑不起來的
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 代表我們使用清華的鏡像，速度非常快

跑一段簡單的代碼：

import tensorflow as tf
m1 = tf.constant([[2, 2]])
m2 = tf.constant([[3],
                  [3]])
dot_operation = tf.matmul(m1, m2)
print(dot_operation)  # 這里并沒有結果
# 使用seesion ，方法1
sess = tf.Session()
result = sess.run(dot_operation)
print(result)

此圖表示使用gpu成功