首先看一下CUDA版本與linux下所用顯卡驅動版本的關系和windows下所用顯卡驅動的版本 ，參考如下：
https://blog.csdn.net/weixin_42718092/article/details/86016973
這篇文章列出的是官網給出的對應版本關系。
自己這兩天一直在搭建Tensorflow-gpu這樣一個環境。
tensorflow-gpu版本為1.12 ，如官方所示要求cuDNN版本為7，CUDA版本為9.
但自己在安裝CUDA的時候一直是無法安裝的狀態，查看了很多其他人的博客，有好多都說是卸載現有的顯卡驅動，然后再重新安裝。不知道這樣帶來的后果是什么所以還是沒有選擇這樣做。然后看到了官網上新出了CUDA v10的版本，然后直接下載安裝了。我的電腦並沒有安裝VS2015，但是安裝了VS2017和VS2013兩個版本。並且CUDA 在最后安裝成功的界面中，也提示了VS2015沒有找到。但是測試下來，好像並不影響使用。
如上兩個安裝包，官網下載即可。cuda和cudnn的版本一定要對應好，官網上也給出了明確的對應關系。
還有一個問題是自己用Anaconda 安裝的python，還在Anaconda里又創建了一個tensorflow的環境。兩個python的版本有所不同。還是安裝python3.5會更好一些。區別如下：
在每次調用模塊時總會提示這樣一個錯誤，查看了很多博客，很多人說是numpy的版本過高。下面是3.5版本的：
不再提示錯誤，真的很開心。自己用Tensorflow這個框架沒幾天，但發現問題真是太多了。版本更新很快，有些老版本的命令直接被棄用了，有的函數的輸入參數方式也是改變了（改變很大），在以后也應該嘗試一下其他的框架。
知識是自己的，只有自己一點點解決才是正道，以前總想着問一些前輩，但態度真的是很差，問個一兩次就不再想問了，可能也不是每個前輩都這樣吧。
自己解決問題雖慢，但一旦解決還是很開心的。