1.配置

Win10+显卡NVIDIA GeForce GT730
Pycharm:2021版本（假设已经安装）
Anaconda：2020版本（假设已经安装）

2、环境要求

Tensorflow1.12-GPU

1.检查你的电脑是否支持CUDA

步骤如下： 打开电脑设备管理器-显示适配器（如下图）

在网址查看自己的显卡是否支持CUDA下载（网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）比如我的算力是3.0就可以

2.根据你需要的Tensorflow环境下载对应的CUDA以及cuDNN

2.1查看Tensorflow对应的CUDA及cuDNN（https://blog.csdn.net/weixin_44222014/article/details/105552244）
例:比如我要下载的是Tensorflow1.12,所以我对应的版本应该是CUDA9.0以及cuDNN7

2.2打开CUDA官网进行下载安装（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）

根据你电脑的配置进行选择，最后一项选择Local,下载第一个就可以。下载之后直接进行安装，一直点确定即可。（有的浏览器会不信任这个安装包，不用担心，找到文件下载地址，将后缀改为.exe进行安装即可）
2.3下载cuDNN（）
这一步比较麻烦，需要你先进入官网注册一个账号，然后填写一个下载调查文件。重新进去官网进行下载。有点耐心就可以啦~但是注意直接进去会是这个界面你不小心就把版本下错了，记得点开这个按钮，找到你想要的版本。我的环境对应版本是7，但是官网里没有7.0因此大家可以忽略小数点后的位数，只需要for CUDA你的CUDA版本号就可以。比如我就是for CUDA9.0

下载完成后进行解压，将文件中的bin、lib、include文件放入CUDA的安装目录中。（CUDA默认的安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0）注意：你可以直接输入到搜索框去查找。

2.4配置环境变量
完成以上操作后，我们打开环境变量，会发现多了两个系统变量路径。如何打开：在电脑上右击，打开属性->高级系统设置->环境变量

接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量：
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0(你也可以自定义）
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

然后打开PATH路径，新建

再添加如下4条（默认安装路径）：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64；
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin；
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\common\lib\x64；
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\bin\win64；
如果你选用了自定义路径，上述这些默认路径都应该相应替换为你的自定义路径

2.5测试是否安装成功
首先win+R启动cmd，cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,应该得到下图:（注意一定要切到安装目录下哦，找不到可以直接在搜索框搜索）

如果出现以上结果，那恭喜你，CUDA和cuDNN你已经安装成功了。

3、创建环境安装Tensorflow

3.1创建环境
打开Anaconda prompt

(base) C:\Users\wxiiy>conda create -n name python=3.6
(base) C:\Users\wxiiy>activate name
(name) C:\Users\wxiiy>

创建一个名字叫name的python3.6版本的环境，当然名字你可以随便起，创建成功后激活该环境.（本人踩的坑：因为电脑里已经有3.6版本，所以我先下载了3.5版本，但是Tensorflow一直有一个包装不上，后来查了一下原因是3.5版本现在已经不维护了，所以会导致有些包无法下载，建议大家直接下3.6+）
3.2装Tensorflow
我用清华的镜像语句如下

(name) C:\Users\wxiiy>pip install tensorflow==1.12.0 -i https://pypi.douban.com/simple

tensorflow后面是你需要的版本号，-i后面是镜像网址。
安装成功。
3.4测试是否安装成功

import tensorflow as tf
>>> x=tf.constant(1)
>>> y=tf.constant(2)
>>> z=x+y
>>> sess=tf.Session()
print(sess.run(z))
3

如果能成功输出就没有问题了，就可以安全放心的运行代码了

总结

以上就是我安装tensorflow-gpu的整个过程，借鉴了许多前辈的经验，也很感谢大家的辛苦奉献，希望我的总结能给大家一些帮助。
参考：https://blog.csdn.net/weixin_44222014/article/details/105552244
https://blog.csdn.net/u011473714/article/details/95042856