如何安装tensorflow-gpu 2020.5.30测试可用
python的安装
虽然到5月30号为止python已经更新到3.7.7的版本了，但是建议安装时仍然使用3.7.0版本的。
之前有过安装最新3.7.7版本的后不适配的情况产生。3.7.0肯定不存在什么问题，其他版本的可不可以用大家可以在下方留言。
推荐一个python的下载地址，可能是知道的人少的原因。下载真的是超级快。
下载链接：python下载
大家都到需要安装tensorflow-gpu的程度了，应该就不需要在这科普python的安装，不知道的小伙伴可以在网上搜一下。
Anaconda的安装
直接放链接，使用什么版本对我们装tensorflow-gpu没什么影响。
我安装的是Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64，同样不建议从官网下载，实在是太慢了，下载链接：anoconda下载
CUDA的安装
与python的理由类似，不推荐使用最新的CUDA10.2版本的，我用的是CUDA10.1版本的。
这个直接从官网下载就行，下载速度还是挺快的。
下载链接：CUDA10.1下载
选好想要下载的版本，点击右下角的Download就行了。
加下来就是漫长的等待
。。。
安装位置最好是默认，没有试过更改路径，大佬们可以试一试。
安装过程直接根据提示操作就行，需要说明的就是 安全选项 选择 精简。
安装好了后需要手动添加一下路径。
方法如下：
右击桌面上的“此电脑”，打开属性，高级系统设置，环境变量，然后在下面的系统变量里面拖动滑轮找到Path。
双击path，然后点击新建，如果刚刚的安装路径是默认的话，直接输入
“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin”
再点击新建，输入“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib”
然后分别将刚刚新建的两个路径移动到最上方。然后点击确定即可。
至此CUDA就安装完了
cuDNN的安装
cuDNN是需要和CUDA的版本是配套的才行，对应关系可以自行百度一下。
如果安装的是CUDA10.1版本的，那么cuDNN点击下方链接下载就行。
cuDNN下载
需要其他版本的就需要大家自己去官网下载了。顺便吐槽一下，在官网注册账号是真的麻烦。官网地址：https://developer.nvidia.com/cudnn
下载好cuDNN后，将文件解压，然后将里面的三个文件bin、include、lib复制到“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1”文件夹下，覆盖里面原有的这几个文件夹。
至此，不出意外的话tensorflow-gpu就安装完了。可以打开jupyter或者其他什么编辑器用下面的代码测试一下。
import tensorflow as tf
print("tensorflow version:",tf.__version__)
print("GPU is","avaliable" if tf.config.list_physical_devices('GPU') else "NOT AVAILABLE")
如果安装成功的话，会输出“GPU is avaliable”
部分电脑会出现报错
原因是电脑里没有visual c++，到微软官网下载一个安装一下就行了。
我这直接给个链接吧：visual c++下载
安装完重启一下电脑，然后使用之前的代码验证一下应该就没有问题了。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4381476/blog/4297764