这里主要介绍tensorflow-gpu版本的安装，如果需要安装Tensorflow CPU版本的，只需要将以下步骤中的tensorflow-gpu换成tensorflow就行了。
重点！！！
此方法无需手动安装cuda和cudnn，无需担心版本问题！！！
工具（Anaconda）
Anaconda官网下载
下载python3.7版本和2.7版本的都没问题
我们只需要下载这个Anaconda就行了！不用去下载python、cuda、cudnn。
步骤
下载完成后直接运行安装程序，下图中两个框都勾选上（注：第一个是添加Anaconda到系统环境变量，这样就不用自己配置系统环境变量了。第二个是基础环境中安装python）验证是否安装成功，打开CMD，运行conda --version，输出如下即安装成功。打开Anaconda Prompt, 输入conda upgrade --all先把所有工具包进行升级创建Tensorflow-gpu环境，依次执行以下命令conda create -n tensorflow-gpu python=3.5创建一个名为“tensorflow-gpu”的环境，指定python版本为3.5，如需要其他版本的python，修改python=版本号就行。（这里的tensorflow-gpu只是环境名，可以换成其他名字）activate tensorflow-gpu激活并进入tensorflow-gpu开发环境conda install tensorflow-gpu下载安装tensorflow-gpu，其中包含了对应的cuda和cudnn（它会自动替你选择对应的cuda和cudnn并下载安装，这就避免了我们自己手动安装cuda和cudnn出现的版本不匹配问题，从而导致后面import tensorflow失败）验证tensorflow是否安装成功，输入python，然后输入import tensorflow，没有报错就安装成功了，如下图。
验证安装的tensorflow-gpu是否是GPU版，如下图，运行代码时候可以看到显卡信息（高亮部分），例如我的显卡是GeForce GTX 1050Ti。
总结
为了安装tensorflow GPU版，踩了许多坑。之前一直是照着百度一堆教程，官网下载cuda，cudnn，然后纯手动安装，一切顺利，然后在import tensorflow时报错ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。这个问题大部分都是版本不匹配，因为每个版本的tensorflow都有对应版本的python、cuda和cudnn，官网也有说明，一个版本对不上可能就出BUG，甚至有可能版本都没问题，但就是无法import tensorflow，比如我 ┭┮﹏┭┮ 。另外，许多教程写着安装tensorflow-gpu，运行代码时一检查发现还是CPU版的。使用Anaconda安装tensorflow环境省去了许多麻烦，不需要配置环境变量，不需要考虑版本问题，几行命令就完美搞定。
最后，希望我的踩坑经验可以帮到大家啦~
