环境
Windows 10 64位
Visaul Studio 2019
Anaconda 1.9.7
Python 3.7
CUDA Toolkit 10.1.120
CUDNN 7.6.1.34
TensorFlow-GPU 1.14.0
1. 安装 Visual Studio 2019
VS号称宇宙最强IDE，接触以来从未让人失望过，可直接在官网下载。 从 Visual Studio 2017 开始，就集成了Python模块用于对机器学习的支持，其安装方式也新增了在线安装，安装时可以选择需要的组件进行安装即可，只是时间略久。安装界面如下：
在 单个组件 中可以选择安装 Python 3.7 版本，但是后续需要安装 Anaconda ，为方便对 包 统一管理以及环境搭建，此处可以略过。
注：选择安装位置时，记住 共享组件、工具和SDK 的位置，后面安装 Anaconda 时会用到。
2. 安装 CUDA
(1) CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。首先需要查看自己电脑的N卡支持的 CUDA 版本，打开 NVIDIA 控制面板——帮助——系统信息——组件：
博主的 NVCUDA 版本为 10.1.120，因此下载 CUDA 10.1 的 版本。
安装类型包括 在线安装 和 本地安装，在网速允许的情况下可以选择在线安装。
(2) 在安装之前，要先关闭安全软件，否则很可能提示组件安装失败。 安装空间大概一个多G，要是C盘空间足够，最好选择默认的安装位置，避免不必要的环境配置问题，默认安装位置为 C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1。
(3) 接下来需要添加一波环境变量
$ CUDA_PATH: C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1 $ CUDA_PATH_V10_1: C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1 $ CUDA_BIN_PATH: %CUDA_PATH%bin $ CUDA_LIB_PATH: %CUDA_PATH%libx64 $ CUDA_SDK_PATH: C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv10.1 $ CUDA_SDK_BIN_PATH: %CUDA_SDK_PATH%binwin64 $ CUDA_SDK_LIB_PATH: %CUDA_SDK_PATH%commonlibx64
然后在 系统变量 的 Path —— 新建，添加四条信息
$ %CUDA_BIN_PATH% $ %CUDA_LIB_PATH% $ %CUDA_SDK_BIN_PATH% $ %CUDA_SDK_LIB_PATH%
(4) 配置完成后，使用 CUDA 的内置工具验证配置是否成功。win+R 启动 cmd，然后 cd 到安装目录 C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1extrasdemo_suite 下，分别执行 deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe，输出信息如下：
