Windows下搭建TensorFlow的GPU版本
1.下载python3.5.2版本并安装（必须是3.5版本，而且3.5后不带字母的版本）
2.使用下面的地址下载tensorflow的GPU版本
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy
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3.以及tensorflow的依赖protubuf，还有其它比如numpy，scipy等，cuda是cuda8.0的44版本
4.安装cuda8.0，如果有报警信息也是可以装的（如截图）
安装完后看环境变量里有以下两项就表明cuda安装成功！
5.下载与cuda相匹配的cudnn，解压后（如下图）在环境变量的Path添加解压后的cudnn的bin目录位置变量
6.验证
到这里基本已经完成tensorflow的安装配置了，如果想验证一下cudnn是否安装成功，可以建立一个VS的控制台项目，配置平台为x64，release版本（不是debug），然后在项目属性->VC++目录->包目录加：D:\cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1\cuda\include（你cudnn的include目录），库目录加：D:\cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1\cuda\lib\x64（你cudnn的lib目录）,链接器->附加依赖项添加：cudnn.lib。添加如下代码：
效果输出如果是：CUDNN_STATUS_SUCCESS，表明CUDNN安装成功！
7.测试
测试一个tensorflow版本的mnist程序，在cmd命令里运行，有输出结果如下：
表明GPU版本的tensorflow安装成功！
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