记录下windows下安装cuda10.0过程
ubuntu的可以参考这些：ubuntu16.04安装cuda8.0 和cudnn5.1（多个cuda、天坑tensorflow）
前提条件
安装anaconda这个python管理工具，挺方便的，到下文也会用到。
安装的话，首先你的了解几个安装的工具，cuda、cudnn、tensorflow版本、算力。
cuda
cuda的话，实际上就是gpu运行环境吧，可以这么理解，如果想跑gpu版本的模型框架的话都离不开他，并且cuda是由NVIDIA开发出来，专门用来跑深度模型的。
cudnn
cudnn只能说是锦上添花的，因为我现在接触的也不算特别深，所以对cudnn也不是特别了解。大概就是可以对cuda进行加快算法模型的计算速度。
tensorflow版本
tensorflow版本有很多种，你使用哪种，取决你复现论文中的版本，而且一个大的版本和一个大的版本都是不一样，这么给你说吧，1.2和1.3的都有很大的区别，更何况tensorflow1.0和tensorflow2.0了。
算力
其实就是你算卡的计算能力，一般官网上都有，个人感觉这个好像没什么用。连接就不贴了，如果感兴趣可以去看下。
安装过程
想给自己win本上装tensorflow，然后查表：
这个玩意是多个方面的，你可以从你要安装的tensorflow版本上看，如果你要安装的是tensorflow1.2.0的话，那么需要cuda是8.0的，cudnn是5.1的。你也可以从你的显卡信息来看,具体操作如下：
- 点击显卡按钮：
-
双击他，
-
可以找到自己的cuda版本是11的，但是我下载的是10的，也可以使用。
另外，应该可以安装多个cuda，只要你的cuda和你的tensorflow相匹配就可以。
那么，我们就以cuda10为例子：
cuda的安装
下载安装包（百度网盘）：链接：https://pan.baidu.com/s/17EsBZSwV5OqHQrZpTlpQfw 提取码：deaq
这里一共有两个安装包，下载好第一个之后，双击安装：
- 选择自定义安装。
-
按照以下选择
说明：vsi得去掉，加上的话好像都会出问题，我的也出问题了。
Display Driver如果当前版本比新版本要高的话，就不比安装了，要不会出错。- 然后点击下一步就没什么问题了。
到这一步之后，你可以查看系统的环境变量，打开我的电脑，右键找到属性-高级系统设置-系统变量：
验证
win+R输入cmd，然后输入
nvcc -V,查看：
至此，cuda安装结束。到这里其实也可以使用tensorflow，但是如果不加cudnn的话，在tensorflow输出日志的时候会出现警告等信息，找不到什么ddl什么文件，那么你就必须得安装cudnn了。
cudnn的安装
下载好cudnn后（百度网盘的连接里面有两个，配套的），找到你安装cuda的文件夹，将cudnn解压后的文件一个个的粘贴进对应的文件夹下，覆盖就行。
比如：
这是cudnn的文件夹下的目录，将这个文件夹下的bin目录中的文件复制，然后粘贴在安装cuda的目录的bin目录下：
一个个复制过去就行，也没多少。
安装tensorflow2.0
至于常用conda指令可以参考这个文章：Anaconda下的conda常用指令
在pycharm中或者随便一个cmd窗口中，
- 输入
conda create --name tensorflow20 python=3.6， - 创建环境成功之后，输入
pip install tensorflow==2.0，安装cpu版本 pip install tensorflow-gpu==2.0，安装gpu版本- 输入python，进行验证
- 输入
import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available()
出现这种就证明安装成功，可以使用tensorflow-gpu版本：
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