1.前言
最近在学习图象分类，用到了tensorflow，安装过程让人头大，装好后总结了一下过程：
重点：安装GPU版本的tensorflow首先得明确版本对应。
最近几个版本的对应见下图：
2.安装tensorflow
权衡了一下，选择了2.3.0版本的tensorflow，直接用pip安装指定版本即可
pipi install tensorflow==2.3.0安装成功：
等待完成即可。
验证安装是否成功：
在python里import tensorflow，若无报错，则说明安装成功。
3.安装cuda
我的tensorflow2.3.0对应cuda版本为10.1，下载地址：官网cuda下载
可选本地和在线下载工具
（貌似在线下载工具会快很多）
打开下载的exe文件：
选择一个路径存放下载资源（并非最终cuda安装位置）
而后自动下载文件，下载完成后，安装界面：
选择精简模式即可，等待安装完成关闭即可。
验证安装是否成功：
nvcc -V安装好会显示如上版本信息。（若显示不是内部或外部命令，可尝试重启电脑）
4.cudnn安装：
1，选择和你下载的cuda相应版本的cudnn，（好像最新的cuda都有对应的cudnn版本）所以我在这里下了最新的。 （修改：经后期使用反馈，在这里最好安装推荐版本7.6.5，否则会出现一些文件缺失问题。）
下载地址：官网cudnn下载地址
2，下载完成后将压缩包里的bin include lib三个文件夹复制到你的cuda根目录（默认在：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
下，替换掉它本身的这三个文件。
3，最后来进行环境变量的配置：
右键此电脑->属性->高级系统设置->环境变量，在path里新建下面五个环境变量：
配置完成后即可。
4，验证安装是否成功：
进入目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite
执行bandwidthTest.exe与deviceQuery.exe两个程序。
返回Result = PASS说明安装成功。
5.补上：
由于下载的是cudnn最新的版本，导致在使用tensorflow过程中出现了not found cudnn_64.7.dll的问题，经检查发现新版本cudnn的bin目录下原本应为cudnn_64.7.dll文件被更名为cudnn_74.8.dll，手动改回后问题解决。
