首先要保证你的GPU对CUDA的兼容性是大于等于3.0的，参考这里：

我的联想K4450笔记本配置：Win 7企业版，8G内存，64位操作系统，Intel i7-4510U处理器

自带独立显卡 NVIDIA GeForce GT 730M

一、安装CUDA® Toolkit 8.0

目前版本的tensorflow只支持8.0版本的CUDA，CUDA官网的最新版是9.0

从这里下载历史版本：

我下载的是 (Feb 2017)

原作者："因为显卡的驱动和CUDA必须要配套的，安装CUDA前需要先卸载以前安装的显卡驱动。安装CUDA8.0后，可以发现它自带的显卡驱动版本是376.51版本。" 原作者没有第四步。

我是先卸载以前安装的显卡驱动，然后安装"Base Installer"和"Patch2"，虽然安装过程中提示找不到兼容硬件，不管它，继续安装完毕。

二、安装cuDNN v6.0

需要注册一个账号，CUDA8.0对应的版本是cuDNN v6.0

下载后解压，把 bin，include 和 lib 三个文件夹复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 目录下，和原先的目录直接合并就可以了。

三、到NVIDIA官方网站找到GeForce GT 730M笔记本显卡

我下载了最新版驱动程序版本：390.77，并安装

四、安装Anaconda

我下载的版本是 Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64 python3.6的版本：

安装后打开Anaconda Navigator，在Environment中新建一个环境

安装tensorflow-gpu

五、显卡选择

由于联想K4450是双显卡（Intel HD集成显卡和NVIDIA GeForce GT 730M独立先看），需要设置全局使用独立显卡

在桌面空白处点击鼠标右键，弹出下图菜单

点击"NVIDIA控制面板"，按照图中红色方框操作，最后点击应用

注意：双显卡笔记本电脑若不进行上述设置，则运行 tf.Session() 时会出现 "设备是不可移动的,无法弹出或拔出" 的错误。

计算机生成了可选文字:弹出NVIDIAGeForceGT730M时出问题双NVIDIAGeForceGT730M设备是不可移动的．无法禅出或拔出。

六、CUDA环境变量

确保C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp;C:\Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\PhysX\Common;在系统环境变量中

七、测试TensorFlow

定位到安装TensorFlow的虚拟环境目录下地址栏中，输入"python"并回车：

导入tensorflow测试：输入import tensorflow as tf 并回车

进一步输入测试代码：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

在输入sess=tf.Session()代码回车后，报如下错误（没有卸载显卡老驱动程序，直接安装CudaTookit，也没有安装"Patch2"）：

在输入sess=tf.Session()代码回车后，报如下错误（先卸载显卡老驱动程序，直接安装CudaTookit，并安装"Patch2"，安装cuDNN，安装显卡新驱动程序），运行成功，如下：