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1. 在桌面右击选择NVIDIA控制面板点击后点击帮助下拉菜单下的系统信息如图所示查看自己电脑GPU对应的CUDA版本
   
2. 到英伟达官网下载自己电脑对应版本的CUDA(如上图所示我的电脑对应的是CUDA10.1),并下载其对应的CUDNN,然后安装（具体安装步骤自己百度）。
3. CUDA以及CUDNN安装后,在PATH中添加如下环境变量：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin

4. 安装VC++2019(如已安装请跳过这一步)，点击下载
   
   链接
   
   提取码：irkt.
5. 安装如下三个Python库:numpy、scipy和curses(注意numpy和scipy不能是通过pip install numpy或pip install scipy直接安装的)如果没有点击
   
   链接
   
   提取码：3hjn
   
   下载如下三个.whl文件并从CMD进入文件下在位置pip安装
   
   scipy-1.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
   
   numpy-1.18.4+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl
   
   curses-2.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
   
   然后从
   
   这里
   
   去下载python3.7版本的.whl文件tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl，然后CMD进入文件下载位置并pip安装，然后就可以愉快的玩耍了。
   
   最后附上一本tensorflow2.X学习入门的一本书，可以根据需要自行免费下载
   
   链接：
   
   下载
   
   
   提取码：krqv
   
   
   
   如需更多tensorflow学习资料可以在评论中留言