最初のステップ：
計算能力を確認し
ます。https ：//developer.nvidia.com/cuda-gpus
ドライバーのバージョンが410以上であることを確認します
。cmdにコマンドを入力し、
ドライバーが十分でない場合はコマンドnvidia-msiを入力します。自分でURLをダウンロードします：
https ：//www.nvidia.com /Download/index.aspx?lang=en-us
tensorflow-GPU要件：
CUDAバージョンは10.0である必要があり、
cudnnバージョン番号は7.4.1以上である
必要があります（自分でインストールする必要はありません。コマンドcondaは使用後に自動的にインストールします）
2番目のステップ：
VC ++のインストール（前提条件）
https://support.microsoft.com/zh-cn/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads
インストール後、コンピューターが再起動します。事前に準備してください
私のコンピューターは64ビットです。2番目のコンピューターを選択してください
3番目のステップ：
アナコンダなし：
公式ウェブサイト：
https ：//www.anaconda.com/products/individual#macos
高速でダウンロードしたい場合は、清華ソースを使用してダウンロードして
ください：https ：//mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda / archive /
最後までプルして最新のもの（通常はWindows）をダウンロードし、次を使用します。
anacondaがあります：
anacondaバージョンを
更新します
conda更新conda conda updataanaconda
4番目のステップ：
Tsinghua source
condaconfigを設定します-チャネルを追加します
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
清華のソース設定が失敗した場合は、Cドライブ->ユーザー->。condarcを見つけて、デフォルトを削除できます。
5番目のステップ：
conda install tensorflow-gpu == XXX
（選択した1行のコマンドバージョン）
ステップ6：
anacondaプロンプト
入力を入力します：python
そして入力：
import tensorflow as tf
tf.__version__(注意是双下划线)
tf.test.is_gpu_available
Trueの場合、インストールは成功です。
チップ
CPUバージョンを使用する場合は、次のコード行を使用して、清華元と同じ効果を持つ次のDoubanを高速化します
。pipinstalltensorflow-cpu == 2.2.0 -i https：//pypi.douban。 com / simple /
ご注意くださいcondaと同様に、アップグレードする必要があります！！アップグレードするためにもpipのCPUバージョンをインストールします。そうしないと、バージョンは最新のものをインストールしません
。python-m pip install --upgrade pip