1. 首先檢視一下自己的顯示卡是否支援cuda10.1版本
2.python3.7的安裝
我這裡使用的是Anaconda2019.03版本
官網下載下傳位址：點我下載下傳
百度網盤下載下傳位址：點我下載下傳 提取碼:
wd8s
3.安裝cuda10.1
cuda10.1官網下載下傳位址：點我下載下傳
百度網盤下載下傳位址：點我下載下傳 提取碼:
q9tw
我這裡選擇下載下傳的是離線安裝包
我這裡選擇的是預設精簡安裝，以下不做描述。
檢視cuda是否安裝成功：
cmd>>
nvcc -V
4.安裝cudnn
cudnn官網下載下傳位址：點我下載下傳
百度網盤下載下傳位址：點我下載下傳 提取碼:
5i19
*cudnn官網下載下傳主要注冊開發人員會員，這裡無需擔心會員是免費注冊的。
将解壓後的cudnn裡對應檔案夾裡的東西拷貝到cuda的安裝路徑下的對應檔案夾裡（cuda的預設安裝路徑：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
）
cudnn解壓後的檔案：
cuda安裝目錄下的檔案：
5.安裝tensorflow-gpu1.13
這裡用的是conda安裝，不是pip安裝（使用pip安裝會遇見某些出錯誤，在我安裝的時候出現了：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的子產品錯誤 ）
在使用conda安裝之前，先解除安裝使用pip安裝的tensorflow-gpu相關内容
cmd>>
pip list #檢視已安裝的包
pip uninstall 包名 #解除安裝包
使用conda安裝（安裝過程會有點慢，安心等待，若長時間不動，建議回車進行下一部分安裝之後再重新執行下列指令，若仍是下載下傳特别緩慢，建議切換網絡或者使用國内鏡像）
cmd>>
conda install tensorflow-gpu
6.測試
cmd>>python #進入python環境
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape = [3],name='a')
b = tf.constant([1.0,2.0,3.0], shape = [3],name='b')
c = a +b
sess = tf.Session(config =tf.ConfigProto(log_device_placement =True))
print(sess.run(c))
出現以下結果，說明安裝成功。