親身經歷記錄：
1.安裝anaconda最新版。地址https://www.anaconda.com/distribution/
2.運行anaconda導航，創建新的虛擬環境，起個名字，比如tensorflow-gpu. 注意選擇版本，建議安裝3.6Python，對應的是tensorflwo-gpu 1.14.0
3.運行anaconda prompt. 輸入activate tensorflow-gpu 進入該虛擬環境。輸入pip --user --upgrade install tensorflow-gpu。安裝。這一步看人品我第一次安裝的時候網速較慢，後來晚上又試了一次，超快的速度
4.按照如下安裝
- NVIDIA® GPU 驅動程序 - CUDA 10.0 需要 410.x 或更高版本。
- CUDA® 工具包 - TensorFlow 支持 CUDA 10.0（TensorFlow 1.13.0 及更高版本）
- CUDA 工具包附帶的 CUPTI。
- cuDNN SDK（7.4.1 及更高版本）
- （可選）TensorRT 5.0，可縮短在某些模型上進行推斷的延遲並提高吞吐量。
5.運行anaconda prompt. 輸入activate tensorflow-gpu 進入該虛擬環境。輸入Python。輸入import tensorflow as tf 以及其他測試指令即可知道是否已安裝。
import tensorflow as tf
print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))
默認安裝的應該的是你電腦能支持的最高版本。我的電腦如上操作後，安裝的是tensorflow-gpu 1.14.0 對應的是Python3.6.9. 如果要指定版本，請查看https://tensorflow.google.cn/install