成文日期：2019/10/26

一、确定显卡型号对应的CUDA版本

桌面右键→NVIDIA控制面板→帮助→系统信息

可以看到我的1660显卡对应的是CUDA10.1驱动

二、下载对应CUDA Toolkit

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

建议选择低一版本的下载

此处我选择离线安装包下载

下载好了安装即可

安装完毕运行nvcc -V验证是否安装成功

三、下载cuDNN

根据CUDA版本下载（需登录）

https://developer.nvidia.com/cudnn

CUDA 10.0对应的cuDNN版本为7.6.2，建议低一个版本选下方的Archived cuDNN Releases，下cuDNN版本为7.6.1的下载得到压缩包→解压后将三个文件夹粘贴进来

四、安装tensorflow-gpu

查看版本

https://tensorflow.google.cn/install/source

右上角Language设为English，拉到最下面，CUDA 10.0+cuDNN 7.6.1，装tensorflow-gpu 1.14.0

我是用的anaconda，所以我用anaconda的虚拟环境下安装，但是pip速度很慢，我选择在清华镜像下载到本地，然后本地安装。具体方法可百度

安装完毕后查看是否安装成功：

import tensorflow as tf

tf.__version__

五、查看显卡相关信息

1. 配置NVSMI

Windows下配置环境变量Path：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI

添加路径到path

2. cmd中运行nvdia-smi即可查看显卡信息

简单查看：nvidia-smi，每隔1秒刷新一次：nvidia-smi -l 1

参考文献

根据显卡型号选择CUDA和cuDNN进行TensorFlow GPU版本安装
https://www.okcode.net/article/40886