我晕了，这也太难配了…
介绍一下我的电脑的情况
Anaconda和Pycharm
我的Anaconda和Pycharm已经安装好了，可以在网上自行搜索安装。
显卡
本机机型：拯救者Y7000P-1060Ti
显卡：NVIDIA GEFORCE GTX 1060
支持CUDA最高版本：10.2.95
这个在这里查看：右键—显示NVDIA控制面板—帮助—系统信息—组件
python
python 3.7.7
CUDA+cuDNN
安装的CUDA版本：10.0
官网链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
（目前10.2还没有对应的tensorflow版本支持）
安装过程中选择精简版自动安装即可。
注意：要把杀毒软件和谷歌浏览器关掉否则可能会在65%提示安装失败！
cuDNN v7.6.5：适用于CUDA 10.0（有些教程说CUDA 10.0应该用7.4的cuDNN，官网显示是7.6.5，但是下载后的文件名和10.2适用的7.6.5版本有区别，是cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32，总之去官网上面去找适用CUDA 10.0的cuDNN即可，虽然官网需要注册有一点点麻烦，但是靠谱）
官网链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
将下载好的cuDNN解压，把cuDNN压缩包中bin,include,lib中的文件分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0对应目录。
这里可能涉及到：CUDA默认安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
tensorflow版本
网上是说tensorflow_gpu==1.14.0/1.13.1是都可以的，我自己是用的1.14.0版本配的
这个地方有个坑，就是在Anaconda里面不管是用pip还是用conda都不能正常的安装，显示错误是
原因是其下载版本可能与 CUDA 版本不兼容，因此我在GITHUB找到了安装包，已经放到主页的资源里面了，可供下载。下载完后通过指令安装（路径自己改下）：
pip install D:\AppPackages\TensorFlow\tensorflow_gpu-1.14.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
配置系统环境变量
右击我的电脑-管理-高级设置-环境变量，然后点path编辑
将以下命令添加到环境变量里面
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
验证安装：cmd输入nvcc -V
安装成功后重启电脑食用
这里还有个小bug
运行代码后显示
Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found
Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
显示“cudart64_101.dll not found”是因为我安装的CUDA为10.0版本的，而“cudart64_101.dll”是10.1这个版本中才含有的（10.2貌似也没有）。因此需要手动将“cudart64_101.dll”添加到“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin”中。（迷惑极了？？？）
附cudart64_101.dll链接：https://cn.dll-files.com/cudart64_101.dll.html