一、 我的电脑配置
Intel(R) Xeon(R) W-2123 CPU @3.60GHz
内存32GB操作系统Windows10 x64
显卡NVIDIA Quadro P2000
磁盘驱动Samsung SSD 860 EVO 1TB
二、 Windows10下安装TensorFlow-gpu
（一）安装Anaconda
https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
下载Anaconda 2019.03 for Windows Installer，自带python3.7，安装过程中下列对话框第一项要打勾
（二）安装VS2017（自带PYTHON3.6）
这个可能不是必要的，为了顺利安装CUDA做准备
这里面可选择性很强，我安装了跟基本的模块和与python有关的模块
后面参考了CSDN多篇教程（现在都找不到了……）
有人说TensorFlow1.13不支持python3.7，为了避免这个问题，我直接又装了python3.6
（三）安装CUDA
1. 查询GPU支持的CUDA版本
右键桌面选择NVIDIA控制面板，左下角选择系统信息，在组件里面查看支持的是CUDA10.0
2. 下载对应版本的CUDA安装包
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
按照步骤一步一步安装，自定义安装左右组件（下图我安装时只有三个选项）
3. 安装cudnn补丁
下载对应的cudnn10.0，压缩包解压后，有三个文件夹，把三个文件夹拷贝到cuda的安装目录下，如果cuda安装的时候用的是默认路径，则为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
4. 测试CUDA
打开cmd命令行，输入nvcc -V，看到下图内容：
我测试遇到问题，找不到NVCC的定义，最后添加两个环境变量解决的该问题：右键此电脑，进入系统属性，点击环境变量，在系统变量里面新建变量CUDA_bin和CUDA_libnvvp，值分别是安装路径下的对应位置，自己查一下就知道了。
5. 安装TensorFlow
用pip安装，打开Anaconda Prompt，依次输入以下内容：
输入：conda config --add channelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
输入：conda config --set show_channel_urls yes
注释：配置清华仓库镜像
输入：conda create -n tensorflow-gpu python=3.6
注释：配置运行环境
自动显示需下载和安装的内容## Package Plan ##
输入：y
自动开始下载和安装
显示： ……
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
输入：conda activate tensorflow-gpu
注释：激活进入环境
输入：python -m pip install --upgrade pip
注释：升级pip
显示：
Cache entry deserialization failed, entryignored
Collecting pip
Cache entry deserialization failed, entry ignored
Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/d8/f3/413bab4ff08e1fc4828dfc59996d721917df8e8583ea85385d51125dceff/pip-19.0.3-py2.py3-none-any.whl(1.4MB)
100% |████████████████████████████████| 1.4MB 91kB/s
Installing collected packages: pip
Found existing installation: pip 9.0.1
Uninstalling pip-9.0.1:
Successfully uninstalled pip-9.0.1
Successfully installed pip-19.0.3
输入：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
(tensorflow-gpu) C:\Users\user>
输入：python
输入：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
输入：print(sess.run(hello))
显示：b'Hello, TensorFlow!'
成功。
本文参考：
https://blog.csdn.net/liuyong5573/article/details/85472808
当然还有很多参考过的教程没有留下网址