随着机器学习，神经网络的搭建，我们对海量数据的处理需求越来越大。
虽然，CPU的发展速度已经放缓，但并行处理的架构却取得了爆炸式的发展。图形处理单元（GPU）的大量运用，已经拉开了机器学习迅猛发展的序幕。
谷歌的开源机器学习工具TensorFlow,自发布以来，便迅速跻身于激动人心的机器学习库的行列之中。
然而网上的大多数都是围绕python2.7版本的tensorflow教程，下面我们就来看看在Centos7+pyton3.6的环境下，我们怎么安装使用这个功能强大的开源库的GPU版本。
Step1.环境确认
想要使用GPU版的TesnorFlow来加速我们的神经网络运算，首先要确保，我们的GPU依赖环境已经搭好。
在终端输入命令：cat/usr/local/cuda/version.txt（查看cuda版本）
在终端输入命令：cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h
grepCUDNN_MAJOR-A2（查看cudnn版本）
可以看到这里cuda版本是8.0.61，而cudnn的版本是5.1.5.（如果没有安装cuda和cudnn,到