首先说一下， 鉴于anconda安装比较容易，但是本人又不喜欢把系统搞得那么不纯净，所以都是直接安装tf，教程如下：
第一步， 安装CUDA 。 这个比较容易 对应的显卡安装对应版本的CUDA。
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
这个网站是CUDA支持的英伟达显卡。可以咨询查看。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
这个网站是CUDA的下载地址版本是10.1 ， 低端显卡根据自己的情况下载对应版本的CUDA
下载好直接安装就好了。
第二步， 下载cudnn 。 安装10.1的CUDA就下载10.1的cudnn。 安装10的cuda就安装10的cudnn。 cuda版本和cudnn版本保持一致即可。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
这个网站是cudnn各个版本的下载地址。
下载完毕以后会得到一个压缩包。 任意位置解压出来以后是一个名字叫 cuda的文件夹。
如果cuda在安装的时候是默认地址安装那么就在如下图所示的路径中找到安装好的cuda
然后讲解压缩的cudnn下的cuda文件夹中的三个文件夹中的内容复制粘贴到如上图所示的三个文件夹中
此处注意： include 文件夹下是X64 里面。
这两步完成，基本上就是万事俱备只欠东风了。
第三步， 安装python
这个在官网上下载python就好了 ， 本人用的是3.6.8 原则上3.6 和3.7都支持
https://www.python.org/downloads/
这个网站上有各个版本的python 可以自行选择。
下载好以后，安装python就行了 ， 这里要注意的是 ， 一定要记得勾选环境变量的路径，
英语好的肯定能看懂 英语不好的，看到path 这四个字母就直接勾上。
准备大功告成， 最后一步：
打开windows控制台， WIN+R 在弹窗中输入 cmd ， 就能打开WINDOWS控制台
在控制台中输入 python ， 这个时候对应的会出现安装好的python的版本号，python安装完毕
然后在ctrl+z 回车 退出。
安装CPU版本的tf2.0方法如下：
在WINDOWS控制台中输入： pip install tensorflow==2.0.0b1
目前最新版本就是b1
安装GPU版本的tf2.0方法如下：
在WINDOWS控制台中输入： pip install tensorflow-gpu==2.0.0b1
等待安装完毕以后， 在输入python ，等待控制台响应，
在输入 import tensorflow as tf 回车，
在输入 tf.__version__ 回车
如果控制台返回的是 2.0.0b1
那么恭喜你 tensorflow2.0安装完毕
如下图所示：
