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昨天特意买来用于学习AI的电脑到了，一拆箱就兴致勃勃配置TensorFlow环境，结果从下午搞到今天早上，看了好多文章，都没有直接将如何安装TensorFlow2.0.0-gpu版，好在一边学习大佬们的经验，一边自己琢磨，还是如愿安装成功了，_，所以写这篇文章就当把自己这几个小时的努力做个总结，给后面的小伙伴参考！
注意1：我的安装经验基于TensorFlow的官方安装教程，官方版真的简洁高效很多
注意2：我用了VPN，这样在后面下载TensorFlow安装包和后面CUDA、CuDNN的时候快很多
官方安装教程
文章目录
- 一、硬件环境配置
- 1.1 检查显卡驱动信息
- 1.2 安装CUDA10.0
- 1.3 安装CuDNN
- 二、Anaconda安装以及创建虚拟环境
- 三、安装tensorflowan-gpu安装包
- 四、测试
一、硬件环境配置
TensorFlow 2.0.0-gpu版对安装的要求要高些，需要NVIDIA的驱动及CUDA工具支持
1.1 检查显卡驱动信息
a. 先找到NVIDIA Control Panel，检查驱动版本是否支持CUNA10.0，官方说驱动版本要410.x以上
b. 打开‘系统信息’
我的驱动是431.86符合条件，所以可以进行下一步，如果发现电脑驱动低于410.x，可以在NVIDIA官网更新驱动，看能不能升到410.x以上，查看地址：NVIDIA Driver Downloads
另外，在组件里也可以直接看我们的显卡到底支不支持CUDA10.0，可以看到我的最高可以支持到10.1.120_
1.2 安装CUDA10.0
a. 安装完驱动后，就要安装CUDA 10.0，官网下载地址如下，谷歌官方教程里的链接是直接导到CUDA10.1
注意3：CUDA10.1 TensorFlow目前好像不支持，我装10.1就运行不起来
b. CUDA安装完成的界面：
1.3 安装CuDNN
a. 安装完CUDA10.0后就可以安装CuDNN了，下载地址：https://developer.nvidia/rdp/cudnn-download，这个用VPN下很快，
下载完后解压，安装，官方NVIDIA CuDNN安装教程：https://docs.nvidia/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#install-windows
安装完后就进入下一步了，安装Anaconda
二、Anaconda安装以及创建虚拟环境
Anaconda是个什么样的软件大家百度一下就好了，我不详细介绍了，它的确安装TensorFlow很方便，可以避免很多坑，所以强烈建议大家用Anaconda安装TensorFlow-gpu，下载地址：https://www.anaconda/distribution/#download-section
安装完后在cmd上按下图所示输入：
conda create -n tensorflow pip python=3.6
激活创建的虚拟环境：
三、安装tensorflowan-gpu安装包
a.安装tensorflowan-gpu安装包，输入下图所示指令：
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
b. 后面就是等待了
c. 安装成功界面：
我的Spyder问题不是重点哈，这个不影响…
四、测试
输入下面代码：
python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
执行后看到有张量生成就证明没问题了，大家可以训练模型了_
如果后面有朋友参照我的教程还是有问题的，欢迎把问题留在评论里，我看到后帮你分析
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