TensorFlow有CPU版本和GPU版本之分，CPU版本安装相对简单，按着TensorFlow的官方文档进行安装即可。但CPU版本只能使用CPU进行计算，计算效率低。对于简单的模型计算可以使用CPU模式，但对于复杂的模型训练就需要GPU的支持了。
一、基本环境要求：
系统：windows 、Mac 、Linux 都可
显卡：一般为 NVIDIA 显卡
二、安装环境：
1、安装Anconda：
Anaconda是由Python提供支持的领先的开放数据科学平台。 Anaconda的开源版本是Python和R的高性能分发版本，包括超过100个用于数据科学的最流行的Python，R和Scala软件包。 并且支持一键安装各种GPU加速包，比如 tensorflow gpu版。
选择自己对应的系统，建议Python3.7版本
官方网站下载：点击打开
2、CUDA环境
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。
CUDA 是 Tensorflow GPU 的基础
首先查看自己电脑的显卡适合什么版本的CUDA（一般为CUDA10）
Windows系统查看
官方
3、下载、安装CUDA
下载对应系统 对应显卡适配版本的CUDA
官方下载地址
Windows 下载图形化化安装很方便
Linux安装教程
三、安装Tensorflow GPU:
Anconda 配置可参考：点击打开
打开Anconda图形化界面：
勾选Tensorflow GPU
右点击选择版本（建议1.13或者1.14）
然后点击 Apply 安装即可
安装完成后即可享受Tensorflow GPU版
命令行：
conda install tensorflow-gpu==1.14
