查看cuda以及cudnn和tensorflow对应的版本。
从源代码构建 | TensorFlow
准备安装TensorFlow2.0.0版本的，因为很多书籍和代码都是基于此版本的。
下载CUDA。对应版本Windows 版 CUDA 10.0
安装
安装的时候注意一下显卡驱动版本，在cmd中输入dxdiag 查看显卡驱动版本，如果CUDA中的显卡驱动版本，比自己电脑带的驱动版本高，就勾选安装，否则不安装。
下载cudnn，cudnn神经加速库。主要是加速并行计算。版本是7.6.5
网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
解压之后，改名
把加速库复制到CUDA10.0中
接下来配置环境变量，要有三个环境变量
在anaconda中使用pip安装TensorFlow_gpu==2.0.0
查看是否包含可用的GPU显卡设备
结果1，成功打开cudart64 100.dll库（官网说windows需要这个库）
2. TensorFlow版本2.0.0
3.报错：CUDA的驱动版本不满足CUDA的运行版本，去升级驱动
网址：NVIDIA 驱动程序下载
下载之后精简安装，精简安装是更新驱动
不要忘了重启电脑，驱动才会生效
使用命令验证是否安装的是TensorFlow GPU版本
import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available()
结果显示true, TensorFlow-GPU版安装成功。
