無意中發現了一個巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下給大家。教程不僅是零基礎，通俗易懂，而且非常風趣幽默，像看小說一樣！覺得太牛了，所以分享給大家。點這裏可以跳轉到教程。人工智能教程
GPU 版本的 TensorFlow 可以利用 NVIDIA GPU 強大的計算加速能力，使 TensorFlow 的運行更爲高效，尤其是可以成倍提升模型訓練的速度。
在安裝 GPU 版本的 TensorFlow 前，你需要具有一塊不太舊的 NVIDIA 顯卡，以及正確安裝 NVIDIA 顯卡驅動程序、CUDA Toolkit 和 cnDNN。
下面我們將介紹GPU 版本 TensorFlow 安裝指南。
第一步：cmd 用pip 安裝tensorflow_gpu==2.0.0
pip install tensorflow_gpu==2.0.0
系統和軟件版本信息：
window 10
python 3.7.5
cuda 10.0
cudnn 7.6.4
tensorflow_gpu 2.0.0
Windows 環境中，如果系統具有 NVIDIA 顯卡，則往往已經自動安裝了 NVIDIA 顯卡驅動程序。如未安裝，直接訪問 NVIDIA 官方網站 下載並安裝對應型號的最新公版驅動程序即可。
本機顯卡：GeForce GTX 1650 顯卡驅動已從官方下載安裝成功。
第二步、下面我們安裝cuda10.0：
下載地址：
cuda 10.0 下載地址
一直下一步就可以了。
第三步、下面我們安裝cudann 7.6.4
cudnn 7.6.4 下載地址
解壓，將文件夾名改爲cudnn，複製到下圖位置：
更改系統環境變量，增加兩個系統變量到path
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cudnn\bin
這四個缺一不可。
驗證cuda 安裝成功與否
成功安裝。
參考文章：
https://www.cnblogs.com/GoldCrop/p/11351141.html
https://cloud.tencent.com/developer/article/1458665
