前言：
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一、检查电脑是否支持GPU
1.1 查看电脑相关配置
打开电脑的” 控制面板“，找到 NVIDIA控制面板，查看” 系统信息“。博主的电脑配置是Windows10 64位操作系统的，有块GeForce MX130显卡，因此可以考虑安装TensorFlow的GPU版本。
补充知识点：如何查看笔记本电脑里的显卡
也许有小兄弟的电脑显卡型号和博主不太一样，不知道自己的显卡支不支持安装TensorFlow的GPU版本，可以去英伟达官网 看看 。
博主的显卡型号是GeForce MX130，在下图”支持CUDA的GeForce和TITAN产品”栏目列表中其实是找不到的，但网上有教程说 英伟达的那个列表其实已经很久没有更新了，因此仅供参考。本文亲身试验使用GeForce MX130安装TensorFlow的GPU版本，发现其实是可行的( •̀ .̫ •́ )✧
1.3 注意版本对接
安装TensorFlow的GPU版本，还需要相应安装CUDA、cuDNN、Python，因此我们需要注意安装包之间的版本对应问题，可前往此处查看：在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow（图是网上找的，因为博主翻不了墙打不开网址T_T)。
二、安装CUDA
2.1下载和安装
CUDA是NVIDIA推出的使用GPU资源进行通用计算的SDK，CUDA的安装包里一般集成了显卡驱动。官网下载地址为：CUDA Toolkit 10.0 Archive | NVIDIA Developer
进入官网后可根据自己的需求下载相应的安装版本。
运行下载好的.exe文件，建议 不要修改路径（网上好多博文说修改路径会不完全安装，为了避免后面不必要的麻烦，还是 默认安装路径吧(￣_,￣ )，然后next
程序默认的精简模式会安装所有东西，包括可能不会用到的VS编译器和显卡驱动，所以 选择自定义模式，顺带在下一步选择驱动程序组件时把VS编译器和显卡驱动的勾选取消掉。
然后一路next直到finish ♪(´▽｀)
2.2 配置环境变量
软件安装完后会自动在系统的环境变量中添加两个变量
我们还需自行 添加几个变量（根据实际安装版本和路径添加）；同样在系统变量Path里也要添加变量，按自身实际情况填写，如图所示：
2.3 检验软件是否安装成功
打开电脑的命令行窗口（在桌面搜索框中输入cmd即可），切换到所需路径，分别运行以下命令 bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite
安装成功则如下图所示。
三、安装cuDNN
3.1下载和安装
官方下载网址为：cuDNN Archive | NVIDIA Developer
此篇博文下载的是cuDNN 7.4.2，因为前面安装的CUDA版本为10.0。请根据 1.3 注意版本对接里的表格选择对应版本。初次下载的话需要先注册个账号，填完个人信息就可以下载啦~~
若找不到下图的小兄弟，可以在浏览的网址搜索栏输入cuDNN Archive | NVIDIA Developer 转到下图界面。
3.2 解压文件并放到相应位置
找到从浏览器下载的压缩包，并进行解压。解压后进入该文件夹， 将.h .lib 和.dll 文件分别复制到安装CUDA所在路径下的include, lib/x64, bin 文件夹内。
四、安装TensorFlow-GPU
4.1创建环境与安装
安装TensorFlow-GPU版的步骤其实和CPU版本差不多。此博文借助Anaconda软件进行安装。 首先打开Anaconda Prompt，创建一个虚拟环境eve-gpu，对应Python版本为3.6，使用conda info –envs确保环境创建成功。
conda create -n eve-gpu python=3.6
conda info --envs
激活eve-gpu环境，进行TensorFlow-GPU版安装，记得指定版本号！！！（不指定版本号的话默认安装最新版，那之前CUDA、cuDNN的安装就白费了。。。
4.2验证安装成功
运行Python，输入下面代码进行验证，有图可知TensorFlow-GPU版本号为2.0.0，说明安装成功
#验证TensorFlow
import tensorflow as tf
tf.__version__
#验证CUDA
a = tf.test.is_built_with_cuda()
print(a)
physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print(physical_devices)
至此，完结撒花\^o^/ \^o^/ \^o^/
Original: https://blog.csdn.net/Inochigohan/article/details/121432257
Author: Inochigohan
Title: TensorFlow||Win10下TensorFlow-GPU版的安装(MX130+CUDA 10.0+cuDNN 7.4.2+Python3.6+TensorFlow-GPU2.0.0)
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