上次介绍了如何在windows配置非GPU版本的Tensorflow的安装，详情看这里。这次接着介绍GPU版本的如何安装。
1. CUDA、cuDNN安装
既然安装的是GPU版本，就需要安装CUDA和CUDNN，这个在笔者的文章中同样有说明，链接在这里。需要注意的是：cuDNN的版本选择是有规定的！cuDNN的版本选择是有规定的！cuDNN的版本选择是有规定的！往下看：
- Tensorflow 1.0 到Tensorflow 1.2 版本使用的是cuDNN的5.1版本
- Tensorflow 1.3 版本往后使用的是cuDNN的6.0版本。
cuDNN6.0版本可以在这里获取：（下载需要注册登录）https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v6/prod/8.0_20170307/cudnn-8.0-windows7-x64-v6.0-zip
2. Tensorflow-GPU安装
配置好CUDA和cuDNN之后，就是进行Tensorflow-GPU的安装了，使用如下命令：
pip install tensorflow-gpu==1.4.0
- cudnn8.0的切记要输入1.4版本，否则更新版不支持，会出错！
3. 测试
在python中使用如下命令测试，效果图附上：
import tensorflow as tf # 引入 Tensorflow 库
gjm = tf.constant("Hello World ! I love TensorFlow ! ") #创建一个常量 Operation （操作）
sess = tf.Session() #启动一个 TensorFlow 的 Session（会话）
print (sess.run(gjm)) #运行 Graph (计算图) python3.x 专用语法
sess.close() #关闭 Session （会话）
成功安装tensorflow-gpu
