私の環境：Win10 +アナコンダ+ tensorflow-gpu1.14 + CUDA10.0 + cuDNN7.6 + python3.6
注：tensorflowバージョン、CUDAのバージョン、cuDNNバージョンとPythonのバージョンは、一から一です。
まず、あなたのニーズを判断し、バージョンをインストールすることができます
1.お使いのコンピュータがサポートするCUDA GPU環境を確認し、適切なバージョンを構築します
[コントロールパネル] - > [デバイスマネージャ] - > [ディスプレイアダプタ、ビデオカードモデルのサポートの公式サイトに比べて、マシンの構成を表示するためのサポートネイティブのCUDA GPU、グラフィックスカードかどうかを確認します
必要な電力を計算することは3.1以上であるhttps://developer.nvidia.com/cuda-gpus 、
コントロールパネル] - > [NVIDIAコントロールパネル- > CUDAのためのシステム情報、あなたが見つけることができるサポートがのバージョンがインストール https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.htmlを 、（後方互換性） 。
2. tensorflowなど、パイソンの対応する支持CUDAバージョンのフィット感を確認しhttps://www.tensorflow.org/install/source_windows
（Anacondaは完成ダウンロードを持っています）
第二に、ダウンロードCUDA10.0
公式サイトのダウンロードサイト、EXEファイルがダウンロードされ、インストール、Visual Studioのをダブルクリックし、Nsightがない場合はCUDA C IDEは、その後、あなたは両方がインストールされているか、それをインストールするように選択することはできませんが、彼は、Visual Studioのインストールを促すメッセージが表示されます。それが低すぎる発生しませんドライバのバージョンによってサポートされている必要がありますので、インストールしないことを選択する必要がありますので、グラフィックスドライバは、我々は、ドライバの独自のバージョンを見てきたので、（私は、ドライバのオリジナルバージョンの結果が落ちてインストールするように選択しませんでした441.45、今となっ411.31）。
背中が隣にあり、その後、インストールは成功しました。そして、入力cmdをNVCC -Vテストインストールは成功しました。
第三に、インストールcuDNN
CUDAのバージョンとバージョンcuDNN対応する契約、注意してくださいダウンロードする公式サイト（最初のメール登録をし、それを記録）。
完全に解凍をダウンロードし、ビン、ファイルの断片内のlibファイルは、インストールディレクトリのCUDA、ビン、LIBの内部に含まれるように移動され、含まれています。
設定が完了すると、我々は、設定が正常に行われた、組み込みのCUDA deviceQuery.exeとbandwithTest.exeの主な用途いることを確認することができます：
まず勝利+ Rは、CMDを起動し、インストールディレクトリにcd ...\extras\demo_suiteして、実行されたbandwidthTest.exeとdeviceQuery.exe，两个结果都显示pass则证明成功。
第四に、ダウンロードしてインストールしtensorflow1.14
（第一は、仮想環境でのアナコンダに建てられ、私のtensorflow2.0仮想環境があるため、いくつかの古典的なコードのオンラインtensorflow1.x環境をあるように構成されていない、といくつかのライブラリは、もはやサポートtf2.x、このインストールtensorflow1ので、 0.14）
インストールは、最初にすることができます前に、python -m pip install --upgrade pip更新pip，否则可能提示pip版本过低。
ピップインストールtensorflow-GPU == 1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
清華ミラーソースのダウンロードで、またはタイムアウトエラーが発生しやすいダウンロードしてください。
コードの正常なインストールをテストします：
インポートTFとしてtensorflow gpu_ok = tf.test.is_gpu_available（） プリント（" TFバージョン："、TF。__version__ ） プリント（" 使用GPU "、gpu_ok）
代わりに、手動でパスpathを追加する（私はエラーの原因となったファイルの名前を変更し、それが自動的に通常のパスまあを追加するときにエラー場合は、パスが追加されている場合CUDAは、あなたがして確認できます）。
