1.顯卡（GPU）是否支持CUDN
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
2.了解基礎知識
1）CUDA（Compute Unified Device Architecture），是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題。
計算行業正在從只使用CPU的“中央處理”向CPU與GPU並用的“協同處理”發展。為打造這一全新的計算典范，NVIDIA™（英偉達™）發明了CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一計算設備架構）這一編程模型，是想在應用程序中充分利用CPU和GPU各自的優點。現在，該架構已應用於GeForce™（精視™）、ION™（翼揚™）、Quadro以及Tesla GPU（圖形處理器）上。
2）cuDNN的全稱為NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library，是NVIDIA專門針對深度神經網絡（Deep Neural Networks）中的基礎操作而設計基於GPU的加速庫。基本上所有的深度學習框架都支持cuDNN這一加速工具，例如：Caffe、Caffe2、TensorFlow、Torch、Pytorch、Theano等。
3）Anaconda是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。因為包含了大量的科學包，Anaconda 的下載文件比較大，如果只需要某些包，或者需要節省帶寬或存儲空間，也可以使用Miniconda這個較小的發行版（僅包含conda和 Python）。
3.下載軟件
1）CUDA Toolkit版本下載：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
2）cuDNN版本下載：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download（先注冊再下載）
需要設置環境變量
3）Anaconda版本下載：https://repo.continuum.io/archive/
4）TensorFlow-gpu版本下載：https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu/1.5.0
這個是下載1.5.0版本，只要更換版本號就可以下載其他版本了，eg.https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu/1.4.0。