环境配置（1）——python、CUDA、cudnn库

python

（1）在官网上下载安装Python3.6.8

CUDA

（1）下载CUDA Toolkit 10.0(tensorflow1.15.0基于cuda10.0编译，10.1不兼容)
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

（2）安装CUDA

1. 根据指示完成，到该界面选择自定义安装：

2.将NVIDIA GeForce Experience 的选项勾画掉，将CUDA下的Visual Studio Integration勾画掉

3.点开Driver components可以看到要安装的版本411.31和现有的版本，如果现有的版本大于411.31则不用勾画Display Driver,如果小于该版本则必须勾画

4.安装成功

cudnn库

（1）去官网下载适配CUDA 的cudnn版本
https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey

（2）将bin、 include、 lib三个文件夹分别解压到如下目录：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib

（3）验证
1.win+R弹出下图，输入cmd

2.输入nvcc -V ,出现下图则表示cuda环境安装成功。