前提：一定要有独立显卡，而且计算能力在3.0以上（最好3.5以上）
安装TensorFlow-gpu版本需要安装CUDA和cuDNN，但是之前你要做好一系列前期准备。
确认步骤：
- 查看显卡及计算能力
- 查看显卡对应的CUDA版本
- 查看CUDA对应的cuDNN对应的版本
- 根据CUDA和cuDNN版本确认可以安装的TensorFlow-gpu版本
我们一步一步来：
1.查看显卡属性及计算能力
1、在电脑桌面，右击“此电脑”，点击“属性”
2、在打开界面，选择“设备管理器”
3、先在“设备管理器”界面，点击“显示适配器”，显卡的型号就会显示出来。
一般 Intel开头的为集成显卡，
一般 AMD、NVIDIA开头的为独立显卡。
查看计算能力：官方链接
满足3.0以上的计算能力，OK，你可以使用TensorFlow-gpu版本了。不行的话，加显卡或者换电脑！
2.查看显卡驱动对应的CUDA版本并且下载安装
这个CUDA版本也不能随便选择的，这得看你的显卡驱动能撑起哪个CUDA版本的运算。先找显卡驱动版本：控制面板->搜索“NVIDIA”->NVIDIA控制面板
帮助->系统信息
然后再查看这个驱动对应的CUDA版本：官方链接
根据这个你就可以判断下载哪个CUDA的版本了。
或者下面这个方法更直接一些：看组件里面，直接会显示支持CUDA的最高版本。
接下来就是下载，官网链接
选择你的版本，进入下载页面，选择你的操作系统等等，然后Download。
安装一路下一步就OK。有一点注意一下，中间会修改环境变量，如果有360啥的提示允不允许，选择允许就行。然后在cmd中确认一下，是否安装成功，nvcc -V
如果出问题，看看环境变量是否有CUDA的路径，没有的话手动加上：
3.安装cuDNN
官方链接
这个你得需要注册一下账户，然后进入下载页面，选择你需要的版本：
打开压缩包，分别把bin, include和lib覆盖到你的CUDA的安装路径下：
然后，在环境变量path中，添加一项：
4.安装TensorFlow-gpu版本
首先你得找到，你的CUDA和cuDNN对应的TensorFlow-gpu版本。官方链接
(默认已经安装好Python了)
安装很简单，如果安装TensorFlow-gpu的最新版本，只需要：
pip install tensorflow-gpu
如果需要安装旧版本，指定版本号就好了：
pip install tensorflow-gpu==1.14.0
安装的过程会比较缓慢，因为默认是从国外网站下载TensorFlow安装包，200M左右，基本速度也就是10K/s左右。如果你的网络状况也是这样，建议从国内镜像网站下载，后面再加个参数：
pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
如果你还觉得速度不够，在上面的命令执行后，应该会给出tensorflow-1.15.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl安装包的下载地址，直接拷贝出来用迅雷下。下载完成后，到这个安装包的目录，执行：
pip install tensorflow-1.15.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
同样这个安装过程也会是很漫长，因为这里面还有10多个关联包的下载，中间有时候可能会因timeout而中断，不要紧，重新执行命令会接着安装的。
直到最后出现Successfully installed XXXX（具体记不清了），就算安装完毕了。
然后，我们验证一下是否启动GPU加速了。
先进入python，然后分别输入下面2行：
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
出现红框里面的内容，就说明启动了GPU加速。
可能会出现的错误：
比如
Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll not found
Could not load dynamic library 'cublas64_100.dll'; dlerror: cublas64_100.dll not found
Could not load dynamic library 'cufft64_100.dll'; dlerror: cufft64_100.dll not found
Could not load dynamic library 'curand64_100.dll'; dlerror: curand64_100.dll not found
Could not load dynamic library 'cusolver64_100.dll'; dlerror: cusolver64_100.dll not found
Could not load dynamic library 'cusparse64_100.dll'; dlerror: cusparse64_100.dll not found
如果你装的CUDA是10.2的版本，dll文件的名字是102的。
在\NVDIA GPU Computing Toolkit\CUDA中搜索cudart64，搜索到的文件可能是cudart64_102.dll，改名成cudart64_100.dll。
其他的，cublas64_10.dll->cublas64_100.dll都是类似的改法。
在比如：CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
这个就是典型的CUDA驱动版本不满足CUDA运行版本。请参考本文的1,2章节，重新检查一下。
以上。