1、检查并安装VS环境
安装GPU版本的TensorFlow，首先需要检查VS环境，如果没有需要安装，但是VS全部安装会占内存，因此可以去Download Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015 from Official Microsoft Download Center
对应下载安装vc_redist2015.x64.exe 和vc_redist2015.x86.exe即可
2、安装CUDA
安装好VS环境后，再安装CUDA
安装CUDA前需要检查自己电脑的NVIDIA版本，然后查找对应的CUDA版本Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation
CUDA下载地址，下载选用local版本
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
选择安装需求的版本下载即可
然后选择自定义安装CUDA，选择部分安装即可。
3、下载CUDNN
安装好CUDA后，还需要下载cudnn，下载地址
cuDNN Archive | NVIDIA Developer
下载完cudnn后，解压cudnn，把里面的lib、include 和bin 目录里面的三个小文件拷贝到cuda 安装的目录对应的文件夹里面去
安装对应的TensorFlow-GPU版可以查看对应的CUDA、CUDNN版本https://www.tensorflow.org/install/source_windows
4、安装tensorflow-gpu
以上步骤完成后，就可以进入cmd窗口安装tensorflow-gpu
建议使用conda创建虚拟环境安装
安装步骤如下
（1）创建虚拟环境
conda create -n {虚拟环境名字} python={python版本号}
（2）激活环境
conda activate {虚拟环境名字}
（3）安装tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==2.5.0
5、配置清华镜像下载地址
建议使用清华、阿里、豆瓣镜像安装，这样速度较快，以清华镜像为例：
在C:\Users\(用户名)目录下，创建一个pip 文件夹，创建一个pip.ini 文件，里面就写
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
