記錄下windows下安裝cuda10.0過程
ubuntu的可以參考這些：ubuntu16.04安裝cuda8.0 和cudnn5.1（多個cuda、天坑tensorflow）
前提條件
安裝anaconda這個python管理工具，挺方便的，到下文也會用到。
安裝的話，首先你的了解幾個安裝的工具，cuda、cudnn、tensorflow版本、算力。
cuda
cuda的話，實際上就是gpu運行環境吧，可以這么理解，如果想跑gpu版本的模型框架的話都離不開他，並且cuda是由NVIDIA開發出來，專門用來跑深度模型的。
cudnn
cudnn只能說是錦上添花的，因為我現在接觸的也不算特別深，所以對cudnn也不是特別了解。大概就是可以對cuda進行加快算法模型的計算速度。
tensorflow版本
tensorflow版本有很多種，你使用哪種，取決你復現論文中的版本，而且一個大的版本和一個大的版本都是不一樣，這么給你說吧，1.2和1.3的都有很大的區別，更何況tensorflow1.0和tensorflow2.0了。
算力
其實就是你算卡的計算能力，一般官網上都有，個人感覺這個好像沒什么用。連接就不貼了，如果感興趣可以去看下。
安裝過程
想給自己win本上裝tensorflow，然后查表：
這個玩意是多個方面的，你可以從你要安裝的tensorflow版本上看，如果你要安裝的是tensorflow1.2.0的話，那么需要cuda是8.0的，cudnn是5.1的。你也可以從你的顯卡信息來看,具體操作如下：
- 點擊顯卡按鈕：
-
雙擊他，
-
可以找到自己的cuda版本是11的，但是我下載的是10的，也可以使用。
另外，應該可以安裝多個cuda，只要你的cuda和你的tensorflow相匹配就可以。
那么，我們就以cuda10為例子：
cuda的安裝
下載安裝包（百度網盤）：鏈接：https://pan.baidu.com/s/17EsBZSwV5OqHQrZpTlpQfw 提取碼：deaq
這里一共有兩個安裝包，下載好第一個之后，雙擊安裝：
- 選擇自定義安裝。
-
按照以下選擇
說明：vsi得去掉，加上的話好像都會出問題，我的也出問題了。
Display Driver如果當前版本比新版本要高的話，就不比安裝了，要不會出錯。- 然后點擊下一步就沒什么問題了。
到這一步之后，你可以查看系統的環境變量，打開我的電腦，右鍵找到屬性-高級系統設置-系統變量：
驗證
win+R輸入cmd，然后輸入
nvcc -V,查看：
至此，cuda安裝結束。到這里其實也可以使用tensorflow，但是如果不加cudnn的話，在tensorflow輸出日志的時候會出現警告等信息，找不到什么ddl什么文件，那么你就必須得安裝cudnn了。
cudnn的安裝
下載好cudnn后（百度網盤的連接里面有兩個，配套的），找到你安裝cuda的文件夾，將cudnn解壓后的文件一個個的粘貼進對應的文件夾下，覆蓋就行。
比如：
這是cudnn的文件夾下的目錄，將這個文件夾下的bin目錄中的文件復制，然后粘貼在安裝cuda的目錄的bin目錄下：
一個個復制過去就行，也沒多少。
安裝tensorflow2.0
至於常用conda指令可以參考這個文章：Anaconda下的conda常用指令
在pycharm中或者隨便一個cmd窗口中，
- 輸入
conda create --name tensorflow20 python=3.6， - 創建環境成功之后，輸入
pip install tensorflow==2.0，安裝cpu版本 pip install tensorflow-gpu==2.0，安裝gpu版本- 輸入python，進行驗證
- 輸入
import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available()
出現這種就證明安裝成功，可以使用tensorflow-gpu版本：
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