首先安装anaconda
Anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/download/
注意在安装时勾上第一项：
安装CUDA10.0：
CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
安装CUDA前会先运行一个系统检查，如果没有软硬件不兼容的情况就能继续进行下一步。若有不兼容情况，系统检查则会报错。如果报错了，就最先考虑下是不是自己的显卡不被该版本支持。
选择自定义安装，安装选项我全选了
下一步会让选择安装路径，个人建议如果C盘能接受一个多G，就直接安装在默认路径，防止出问题
安装完成之后，下一步需要配置环境变量：
计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10_0两个环境变量，接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量：
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0(这是默认安装位置的路径，如果自己自定义路径设置安装成功的话就用自己的路径)
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
下一步在系统变量PATH里添加路径。找到系统变量的PATH双击并添加下列几个路径：
%CUDA_LIB_PATH%
%CUDA_BIN_PATH%
%CUDA_SDK_LIB_PATH%
%CUDA_SDK_BIN_PATH%
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64 这些均为默认路径，有需要的话自行修改
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\common\lib\x64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\bin\win64
添加完之后：
添加完之后CUDA就算安装完成了。我们可以检验是否安装成功。
打开CMD，cd到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite （这是默认路径）
分别执行命令：bandwidthTest.exe
deviceQuery.exe
看到pass说明成功啦
安装cudnn7.4
CuDNN下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
（下载CuDNN需要注册账号，注册过程比较简单）
下载好之后，解压，分别将.h .lib 和.dll 文件分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0的include, lib/x64, bin 文件夹下。其实也就是对应的文件夹。
到这里就安装好了CUDA10.0及其对应的cudnn。
安装TensorFlow-GPU
打开命令行窗口，首先创建运行环境，输入指令：
conda create -n tensorflow-gpu python=3.6上述指令新建一个名字叫“tensorflow-gpu”，python版本为3.6的运行环境
激活并进入环境，使后续指令在激活的环境中生效，输入指令：
conda activate tensorflow-gpu升级pip到最新版，防止稍后的安装时，出现错误，输入命令：
python -m pip install --upgrade pip安装TensorFlow，由上表可知，安装的TensorFlow的版本为1.13.1，输入命令：
pip install tensorflow-gpu==1.13.1建议换成国内的源，这样速度会快很多：
pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
验证：
在命令行中，进入python，并输入以下代码：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
输出：
b’ Hello, TensorFlow
若能正确输出则说明成功安装，但是我在输入import tensorflow as tf 后出现一连串警告：
FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'......
查找原因之后发现是numpy版本太高，所以需要将numpy版本将到1.16.0：
pip install numpy==1.16.0
到这里就已经安装完成了
