经过血与泪的教训，发现各个博客都是针对自己的配置环境选择版本，一定要求看官方文档，找到自己适合的版本。
Tensorflow官网：https://www.tensorflow.org/install/install_windows
官网上写的很清楚，最新的Tensorflow版本1.10，应该安装cuda9.0和cudnn v7，因此去下面两个网站下载对应win7的版本。
在此网站查看显卡型号是否支持CUDA加速https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
cudnn下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
cuda 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuda下载离线版，虽然有点大，但一劳永逸。
然后将cudnn中的文件复制到cuda安装位置对应的地方，并把所有复制的目录添加path环境变量，（/bin，/include,/lib/x64）
接下来按照官网上的步骤，利用anaconda安装tensorflow-gpu
1、首先在anaconda prompt上新建一个environment：
conda create -n tensorflow-gpu pip python=3.5
创建完成后，**conda环境
activate tensorflow-gpu（关闭利用deactivate）
然后利用pip安装tensorflow-gpu
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
在pycharm编辑器中为项目添加tensorflow-gpu的编译器，
file -setting project-project interpreter -add-existing environment