第一：tensorflow的GPU版本和CPU版本的對比：

CPU 需要很強的通用性
為了處理各種不同的資料型別，同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。這些都使得CPU的內部結構異常複雜。

While GPU 面對的是型別高度統一的、互相無依賴的大規模資料和不需要被打斷的純淨的計算環境
於是乎：CPU和GPU就呈現出非常不同的架構。

第二：怎麼進行安裝相關的包

1：安裝python環境。這裡就不過的贅述了自己上網百度一下就好。推薦使用Anaconda的安裝。然後就是一頓預設操作。

2：找到自己和電腦和匹配的版本我的是戰神i7+Z7-kp7sc+window10+CUDA9.0+CUNN9.0+tensorflow-GPU一定要選擇合適的版本，這樣的話才可以比避免後面的錯誤。

3：CUDA9.0的安裝

CUDNN庫的下載：

下載完了之後，不用安裝，直接把對應資料夾裡的檔案複製到cuda的對應資料夾裡面就可以了

 安裝完成後測試安裝是否成功，在cmd中輸入nvcc -V

開啟cmd然後進行出入如下的程式碼：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant("Hello!TensorFlow")

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

 配置pycharm：

選擇你自己安裝的python的路徑既可以。

最後就可以運行了。你可以自己再網上找個一自己的測試程式碼。