windows10 下面安裝tensorflow-gpu很容易，但是在pycharm中使用可能會遇到些問題，這里記錄下。
1、首先需要安裝anaconda，去官網下載對應的exe即可，按照默認安裝，這個基本上沒有什么影響。anaconda安裝好在進行下面的步驟，這里anaconda安裝目錄需要記錄一下。
2、在桌面最下角點擊程序欄，找到anaconda程序下面有個 anaconda Prompt，點擊它，類似windows下面的命令行，執行安裝tensorflow-gpu，如下圖。
這里需要指定具體的版本，如果不知道具體版本號，可以向上面一樣先寫一個錯誤的版本號，回車后會提示相應的版本號供我們選擇，建議使用稍微舊一點的版本，而不是最新的版本，因為最新的版本可能沒有對應的cuda和cudnn，這個后面版本不統一，可能會出現其它問題。這里我選擇的是tensorflow-gpu==2.0.0。
這個過程需要連網，如果網絡比較慢可能會需要多等待一會，畢竟比較大，速度快的話也要10分鍾左右（1MB/s），安裝完成后，可以在anaconda目錄下面的Lib目錄->site-packages中看到。后面pycharm需要使用的虛擬環境也就是加載anaconda下面的python.exe。
3、安裝 cuda 和 cudnn。
安裝之前需要去tensorflow官網去看下，需要的對應cuda和cudnn的版本。tensorflow-gpu對應的cuda和cudnn。打不開的可以看下面。
根據tensorflow-gpu的版本看看對應的cuda和cudnn的版本號，在去下面兩個地址下載對應的文件。
cuda下載：根據需要選擇對應的版本，cuda toolkit下載
cudnn下載，第一次需要注冊一下，按照要求注冊就行。根據系統選擇對應的版本，cudnn下載
4、cuda 和 cudnn 下載好后，先安裝 cuda，點擊對應的exe即可，安裝步驟去下載，cuda 安裝選項選擇 自定義，驅動程序組件選擇第一個CUDA就可以啦，其它不需要。后面點擊下一步，安裝的時候確保安裝目錄空間夠，不然會提示空間內存不足。cuda 安裝完成后，在C盤下面可以看到這個目錄。
這個是安裝完成后出現的文件夾，點擊進去就可以看到安裝的cuda 10的版本，這個安裝好后把下載好的cudnn解壓后，將其中的cuda文件夾移動到cuda目錄下面。
以上安裝完成后cuda 和 cudnn 安裝完成。
5、Pycharm 中使用tensorflow-gpu。
添加anaconda下面的python.exe為虛擬環境。
驗證tensorflow-GPU是否可以使用：
import tensorflow as tf a = tf.test.is_built_with_cuda() # 判斷CUDA是否可以用 b = tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False, min_cuda_compute_capability=None) # 判斷GPU是否可以用 print(a) print(b)
若下面的這些提示沒有找到，需要去cuda tooltik 目錄下面找到對應的dll文件，將這些dll文件移動到windows下面的system32文件夾下面即可。
這里應該是Pycharm運行時去找的dll文件是去windows/system32文件夾下找的。如果移動后還是找不到，把Pycharm關閉掉重新啟動即可。至此安裝完成。