《Python 3.6 + Tensorflow GPU 1.4.0 + CUDA 8.0 + cuDNN 6.0》
没有Pycharm的先安装Pycharm。
1、Python下载地址：https://www.python.org/downloads/release/python-364/
拉到最底下，选择Windows x86-64 executable installer下载。
注意把Add Python 3.6 to PATH勾选上，再选择Install Now。
2、Tensorflow gpu 1.4.0在Pycharm里的Settings--Project Interpreter中添加对应版本即可，注意pip版本不能过高，经试验9.0.1可行，而最新的10.0.1不可行，至于怎么降低pip的版本，暂时还不知道。
3、CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择对应版本，依次选择Windows, x86_64, 10, exe(local)。安装过程中需要把360关闭，安装完成后在windows的命令提示符窗口输入：nvcc -V 检验是否安装成功。
4、cuDNN下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse712-91
注意此时cuDNN的版本要受到CUDA版本的限制，且在下载前还需要注册或登录NVIDIA账号（我用的是qq号登录），推荐使用IE浏览器进行此过程。
下载完成后，解压缩，将其对应的文件夹内的文件拷贝至CUDA安装目录的对应文件夹内C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA。
测试阶段：
在pycharm内输入以下程序进行测试：
import tensorflow as tf
h = tf.constant("Hello，World！")
sess=tf.Session()
print(sess.run(h))
如若编写好的程序需要使用GPU跑，只需要在代码前加入下面这段程序：
config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config)
程序若是报错，多半是版本没对上！！！
原文地址：https://www.cnblogs.com/SmartCommunication/p/9310853.html