官网安装说明
首先该链接非常重要，即使以后tensorflow更新了，我的博客不再适用了该链接依然可以助你安装成功
1.首先检查你的gpu
tensorflow只支持nvidia的显卡，AMD的同学很不幸下面没你事了
根据官网建议你的显卡的算力至少应该在3.5以上，
你可以在nvidia官网查看你的 gpu 的 compute capability
2.安装gpu driver
https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us
填写你的gpu信息后点search，如果没有搜索结果 do this:
然后安装：
安装完成：
3.安装CUDA
4.安装CUDNN
安装与CUDA相匹配的CUDNN版本：
cudnn下载地址
注意点 I agree后才会出现各个版本，并且cudnn需要登陆才能下载。
5.配置CUDA与CUDNN的环境变量
环境配置参见官网安装说明
6.安装TensorRT（可选）
注意不要下最新版！！！
注意不要下最新版！！！
注意不要下最新版！！！
谷歌跟不上！
TensorRT5.0下载链接
7.安装 Miniconda 而非Anconda(它比Anconda小很多,我比较喜欢)
Miniconda下载链接
8.miniconda安装tensorflow-gpu=2.0
直接安装就行
9.测试
注意上面图片的最后一句花了大概好几分钟，后面的就快了，第一次运行可能需要加载一些东西。
用jupyter测试
10.然后安装pytorch:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
Downloading and Extracting Packages
pytorch-1.2.0 | 479.3 MB | | 0%
torchvision-0.4.0 | 2.3 MB | | 0%
CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://conda.anaconda.org/pytorch/win-64/pytorch-1.2.0-py3.7_cuda100_cudnn7_1.tar.bz2>
Elapsed: -
An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.
HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.
CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://conda.anaconda.org/pytorch/win-64/torchvision-0.4.0-py37_cu100.tar.bz2>
Elapsed: -
An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.
HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.
可见其他依赖在清华源上都有，但pytorch-1.2.0-py3.7_cuda100_cudnn7_1.tar.bz2和torchvision-0.4.0-py37_cu100.tar.bz2没有，那就单独下载后安装:
验证是否安装成功:
