tf1.13.1と依存と関連するtf2.0.0バージョン
ハードウェアの説明：グラフィックスNVIDIA GEFORCE--GTX-1060
1.ドライバのバージョンをチェックして、あなたのグラフィックスドライバを更新[このステップは非常に重要である、あなたのドライバのバージョンを下げ、CUDA、それは間違っているかもしれcudnn]
エラー：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした。
CMD入力：NVIDIA-SMI
グラフィックスドライバはすでに最新です。最新のビデオドライバでない場合は、手動で更新する必要があります。
追加：ドライブバージョンはCUDAとcudnnのバージョンに対応します
より大きな411.31に対応したwin10のNVIDIAドライバのバージョン：私たちは、CUDAだから10.0.130でインストールされています。[私はに更新した後、グラフィックスドライバ：436.48条件を満たしては]
お使いのバージョンが411.31ドライバよりも小さい場合は、ドライバを更新する必要があります
ドライバのダウンロードします。https：//www.nvidia.com/Download/index.aspx LANG = EN-US？
ダウンロード版を選択：自分のコンピュータグラフィックスモデルに合わせてお選び（Baiduの関連するモデルを、あなたはより多くの情報を持つことができます。また、ハードウェアで見ることができます。）
まず、私のコンピュータのWindows用ドライバは、DCHの代わりに、標準バージョンのために入力し、それがされて再ダウンロード、インストールが正常に完了したことを示唆し、標準バージョンをダウンロードしてください。
436.48 - デスクトップwin10-64bit-国際-DCH-whql.exeプロンプト（プロンプト）をインストールすることができ、次のとおりです。ドライバーをダウンロードしてください。
説明：あなたは、古いドライバをアンインストールしていない場合、私は最初の元後にインストールNVIDIAのドライバをアンインストールし、インストールが可能なカバーかどうかは明らかではありません。
2.何アナコンダのインストールが存在しない場合はtensorflow-gpu1.13.1をインストールし、自分自身をインストールします]
2.1は、仮想環境tf113を作成します。
CMDで管理者として実行：condaは-n tf113パイソンを作成= 3.6.9
2.1.1アクティブにtf113インストールcudatoolkitとcudnn
conda検索cudatoolkit：インストールされたバージョンを確認します
多くは、インターネットが成功せず、とにかく10.1、10.1倍で、独自のプレインストールはサポートされていないと言います。ここでは、10.0.130に直接インストールされています
condaインストールcudatoolkit = 10.0.130
同様に：ビューcudnnバージョン：conda検索cudnn
cudnnのサポートcuda10.0選択するには、2つのバージョンがあります。
conda = 7.3.1 cudnnインストール
ビューtensorflow-GPUの代替バージョン
conda検索tensorflow-GPU
最近の研究の内容は、主にtensorflow1.13.1の基礎を完了しているので、ので、ここでこのバージョンをインストールすることを選択します
condaインストールtensorflow-GPU = 1.13.1
今numpyのscikit-leran Kerasなどを設置し、通常のパケットを使用する必要があります
numpyのをcondaインストール
注意：仮想環境では、それは手動でバッチ更新を行い、更新パッケージをインストールするのが最善の方法です
2.2は、仮想環境tf200を作成します。
2.2.1 CMDで管理者として実行：condaは-n tf200パイソンを作成= 3.6.2
2.2.2：condaアクティブtf200：仮想環境tf200のアクティブ化
2.2.3：インストールCUDA：conda cudatoolkitをインストール= 10.0.130
2.2.4：インストールcudnn：conda = 7.3.1 cudnnインストール
2.2.5：tensorflow-GPU 2.0.0インストール
conda検索tensorflow-GPU 2.0.0ライブラリーではなく、パッケージTFのバージョンを、そうピップをインストールすることを選択：注意
2.2.5.1：最新バージョンへのアップデートは、このステップは重要ではなく、最新バージョンであるPIP、それはパッケージtf2.0を見つけないかもしれません
python -mピップ最新の、不均一な方法に--upgradeピップ##アップデートをインストール
2.2.5.2：ソース清華（清華ソースの変更からインストール:)
tensorflow-GPUの== 2.0.0をインストールピップ-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple