本帖提供操作过程，具体操作网上有好多了，不赘述。
题外话：
（1）python 的环境尽量保持干净，尽量单一，否则容易把自己搞晕，不知道自己后来项目开发的依赖包到底安装在哪里了。
（2）无论是安装python2 还是python3，还是anaconda，一定要清楚自己的环境，不要一连装了好几个版本。
（3）查看环境变量，python的环境变量是否都被配置，如何配置，在安装python时就已经涉及到了。
（4）cmd进入命令框，输入python， 看一下默认的是是哪个版本，是在那个版本下安装TensorFlow-gpu版本的。
如果实在是需要，我的建议是在anaconda里可以重建多个虚拟环境 ，重建环境，后面会介绍。
我测试过两遍，我这个版本是可以走通的。
我的环境：
OS：win10
资源包：https://pan.baidu.com/s/1rI_6zBlSIbs5fMWhydqqvA
提取码：2pzm
步骤：
一、查看自己的显卡和驱动类型，下载对应的版本
tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系
先截个图：
这里有介绍怎么查找，以及一个完整的搭建过程，大体先了解下：
[Deep learning 环境配置之二]Tensorflow-gpu吐血版搭建教程 - LittleBee的博客
我的是：
二、安装CUDA
如果系统原先自带驱动， 某直接覆盖，并未卸载。
靠谱的安装方法看这里：
一般情况下CUDA的安装会出错，坑介绍的很详细了， 如果自定义安装，VS有一个组件需要单独安装：
注意：会报错，需要安装VS2015，而且最好是VS2015，建议先看这个
1. CUDA安装失败解决方法 - zzpong的小屋
以及对这个帖子的解释：
【软件安装】CUDA安装失败+win10+VS2015+CUDA8.0+CUDAVisualStudioIntegration找不到 - LeonJin的博客
以及验证：
验证CUDA是否安装成功且与Visual Studio集成 - hollyholly5的博客
我两次一次配置了CUDA的环境变量，一次没有配置，都可以运行，这里面提到了配置环境变量：
TensorFlow在Windows上的CPU版本和GPU版本的安装指南（亲测有效） - 只因有你pi
安装教程 篇一：在Window10下安装Anaconda3 和 GPU版
三、安装cudann
安装cudann的坑就没了。
win10安装cuda9.0，cudann - u013925378的博客
四、安装anaconda
anaconda在安装的时候自带python环境的
安装不赘述了。
详解Anaconda + 如何在Anaconda上更换python版本 - the Blog of Dale无双
五、安装tensorflow-gpu
tensorflow-gpu 也是需要安装自定义python环境，和anaconda的python版本独立
根据cuda 以及cudann版本选择gpu版本
tensorflow安装问题（二） - weixin_42920648的博客
即便最后完全安装成功，但是在跑模型时跑不了的话，报错：
我的解决方案是卸载tensorflow-gpu的版本，然后安装同类型其他版本
六、配置jupyter tensorflow-gpu 环境
tensorflow 安装GPU版本，个人总结，步骤比较详细 - gangeqian2的博客
PS: 如果想默认打开是这个版本，需要加入环境变量，cmd后python才能默认打开的是这个版本。
七、验证安装环境
整理的帖子基本都是大同小异，看看就懂了：
在Windows平台监视英伟达（Nvidia）显卡性能 - hhy_csdn的博客
tensorflow训练使用GPU和CPU的不同指定方法 - qq_35559420的博客
windows7下使用GPU训练tensorflow深度学习模型 - baidu_15113429的博客
keras使用GPU训练模型 - suiyueruge1314的博客
PS: 先想办法去查资料，而不是去卸载版本。