参考了很多方法，发现一个非常智能的配置环境的方法。不用单独安装vc，vs，cuda，cudnn，也不用考虑他们的版本搭配问题，也不用环境变量的配置。可以通过不同的虚拟环境配置不同需求的python环境。
亲测配置成功python3.6+cuda9+cudnn+tensorflow-gpu1.8
亲测配置成功python3.7+cuda10+cudnn+tensorflow-gpu1.13.1
第一步：
下载anaconda，去清华镜像下载最新版本，安装（网上有很多教程），然后在开始菜单中进入anaconda prompt
第二步：
在prompt中创建新的虚拟环境
conda create -n tensorflow python=3.7（这里需要选择你的python版本），输入y进行安装，如图所示
目前新发布的tensorflow-gpu版本已经支持cuda10.0，但是需要python3.7
然后激活创建好虚拟环境
activate tensorflow
后查询一下那些tenssorflow-gpu可以安装
anaconda search -t conda tensorflow-gpu，这里安装最新版
第三步：安装tensorflow-gpu，然后输入y，会安装自动安装对应匹配的cuda，cudnn，等（截图未完整）
conda install tensorflow-gpu=1.13.1
然后就是漫长的等待安装过程
第四步：测试
ok，可以愉快的玩耍了。
