前面已经安装好了anaconda。
1.安装英伟达驱动。
右键Nvidia控制面板，查看显卡型号。
进入英伟达官网，https://www.nvidia.cn/
然后点击，进去输入信息。
notebooks代表笔记本。
搜索结果，选了第一个下载。
安装都使用了默认设置。
安装完重启。
2.安装VS2015
下载地址：
http://download.microsoft.com/download/0/B/C/0BC321A4-013F-479C-84E6-4A2F90B11269/vs2015.com_enu.iso
双击vs_community，要安装一会儿。
3.安装CUDA
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
选择了本地安装的版本，cuda9.0
下载完了正常安装。
出问题了
https://blog.csdn.net/ygjustgo/article/details/78883981
参考博客说：这个问题的主要原因是你本机的显卡驱动版本比CUDA中自带的驱动版本高
先不管，继续安装看看。
安装完了查看环境变量，计算机右键，高级系统设置，环境变量，path，有上面这两个。
测试是否安装成功：
打开命令窗口，在“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin”路径下输入：nvcc -V
如果安装正常，且组件都正常，那么会输出下面图中所示的驱动版本信息，表示安装成功。
4.安装cudnn。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
注册。下载cudnn，选择了7.5.
解压文件夹。分别进入这三个文件夹，将里面的文件移动到对应的cuda文件夹。
复制解压文件夹cuda至C盘根目录
复制bin路径，修改环境变量
5.安装tensorflow
创建一个环境起名tensorflow-gpu：conda create --name tensorflow-gpu python=3.6
激活环境，activate tensorflow-gpu
安装：
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu==1.8.0
6.测试安装
import tensorflow as tf报错
FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
百度发现numpy版本过高，使用numpy-1.16-0版本即可
pip install numpy==1.16.0
测试参考的博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37086409