win10+Anaconda3+PyCharm 2019.1+python3.7-tensorflow-gpu1.13.1（RTX2080深度学习环境配置）

之前没有用过显卡，直接上手了一块RTX2080,在pycharm里面配置tensorflow-gpu踩坑无数，写下这篇经验，希望对还在坑中挣扎的小伙伴们有些帮助。

一些知识：

配置tensflow-gpu，大概需要安装显卡驱动，安装python，CUDA，cuDNN，更改环境变量，安装tensflow-gpu
其中的坑大概在于CUDA，cuDNN与tensorflow的版本需要兼容，有时还要考虑到python的版本。
其中还需要注意python的位数，好像只能64位，32位会在哪里出错我忘了......
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种用于GPU通用计算的并行计算平台和编程模型。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种用于GPU通用计算的并行计算平台和编程模型。

手动安装CUDA，cuDNN与tensorflow踩坑无数，实在不知道问题出现在哪，于是转投Anaconda（可以看做一个专门的python包管理软件）
win10+Anaconda3+PyCharm 2019.1+python3.7-tensorflow-gpu1.13.1配置成功，几乎都是各个软件的最新版本
CUDA，cuDNN的版本呢？这就是Anaconda的好处了，在选择安装tensorflow时，直接匹配CUDA，cuDNN的版本，我安装成功的是cudatoolkit-10.0.130和cudnn-7.3.1

安装Anaconda3是基于python3.7的，下载地址 https://www.anaconda.com/distribution/#download-section，安装完毕之后1、配置anaconda环境变量，在系统环境变量Path添加anacond的安装路径和其子文件夹script和library/bin。我是装在G盘，我的配置是"G:\Anaconda3;G:\Anaconda3\Scripts;G:\Anaconda3\Library\bin"。
在Anaconda Navigator里面新建一environment，如DeepLearning，打开Anaconda prompt，激活DeepLearning，代码为：'activate DeepLearning'。然后在该环境中安装tensorflow-gpu，代码为'conda install tensorflow-gpu',Anaconda会给你自动匹配所需安装的包，你只需要输入y，同意就行。
安装完tensorflow-gpu后，记得在新建的DeepLearning环境中安装基础的库
在prompt里面输入测试代码：'import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()
',在测试tensorflow-gpu是否安装成功
pycharm里选择Anaconda所在的文件夹的encvs文件夹里面的DeepLearning文件夹里面的python.exe做解析器，测试能否在pycharm里使用

我曾遇到一个问题：在Anaconda prompt里测试tensorflow-gpu安装成功，但是pycharm里面显示ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

上图为pycharm报错信息

上图为Anaconda prompt里的成功信息

在查看你的电脑系统变量中是否有G:\Anaconda3;G:\Anaconda3\Scripts;G:\Anaconda3\Library\bin，没有就给加上（在系统变量处加，不是用户变量。）参考： https://www.jianshu.com/p/92064b2b5d26
如果还不能解决，可能是pycharm2019.1以下的版本的问题，可以查阅 https://intellij-support.jetbrains.com/hc/en-us/community/posts/360001722979-ImportError-DLL-load-failed-The-specified-procedure-could-not-be-found- 安装最新版本的pycharm，版本可能可以解决。我是在PyCharm 2019.1.1 professional版本中运行成功的。