为了不耽误大家的时间，在阅读之前请注意
1 .如果你的电脑上没有Nvidia显卡，请关闭此页面。 这个教程对你没有用；
2 .如果你的电脑配置与windows版本和显卡版本不匹配等，不是Win10 Nvidia显卡，请谨慎操作，随机应变。 本教程还提供了在下载安装软件包时与您的版本相对应并避免软件兼容性问题的想法。
3 .如果你的电脑上没有同时安装Anaconda和Python，请在安装后查看本教程。
如果你的电脑没有出现上述情况，请继续往下读
目录
下载CUDA和cuDNN安装包
1.1查看电脑附带的CUDA64.DLL版本
1.2查看电脑驱动程序版本
1.3前往官网下载符合要求的CUDA安装包
1.4下载Cu dnn安装包
安装CUDA和cuDNN
2.1安装cuda
2.2Cudnn的安装
3 .配置环境变量
安装tensor流程
下载CUDA和cuDNN安装包1.1，查看计算机附带的CUDA64.DLL版本，在计算机桌面空地上使用鼠标右键，弹出菜单中显示Nvidia控件
选择“组件”。
在这里可以看出电脑的NVDLL版本是11.3.122。 这表示必须在官方网站上下载的CUDA版本必须是最接近本机配置但低于本机配置的cuda 11.3版。 关于为什么下载这个版本，主要考虑之后的CUDA安装中的系统兼容性问题。 (如果安装的版本低于预安装版本，则会显示错误消息“youalreadyhaveanewerversionofthenvidiaframeviewsdkinstalled”，安装过程中会显示如果自己硬要安装低版本，遇到的问题请参考以下博客解决。
3359 blog.csdn.net/weixin _ 43082343/article/details/119043543
1.2查看计算机的驱动程序版本，打开计算机cmd，在命令行中输入nvidia-smi查看GPU驱动程序版本：
驱动程序版本为466.81，cuda版本为11.3
1.3前往官网下载符合要求的CUDA安装包，前往cudatoolkitarchive|NVIDIA developer网站，找到几个与CUDA11.3对应的资源：
只有两个，一次单击Versioned Online Documentation以查看所需的配置信息。 首先是CU
DA Toolkit 11.3.1:点击Release Notes:
在出现的第一个表格上可知，需要电脑的 Driver Version版本至少为465.89，而我的电脑Driver Version版本为466.81，符合要求，同理查看CUDA Toolkit 11.3.0的要求，但是更新的版本都满足了，我们肯定是直接下载更新的版本，所以不用看11.3.0的要求了，直接下载CUDA Toolkit 11.3.1即可，
点击CUDA Toolkit1.3.1进入下载界面后按照下图所选，点击下载
1.4下载cuDNN安装包在官网cuDNN Archive | NVIDIA Developer下载cuDNN v8.2.1 (June 7th, 2021), for CUDA 11.x：
下载WindowsX86版本
注意：下载cuDNN需要先注册一个Nvidia账号，很多教程上说这部分麻烦，其实安全起见，大家还是老老实实注册登录下载，毕竟是官网资源，也不收费，在百度上找免费资源还可能带病毒，而且各位老Geeker们肯定还是喜欢自己动手。
补充说明：受一些老教程的误导我在安装CUDA和TensorFlow之前给电脑安装了VC_redist.x64，用于给电脑安装上Visual C++开发环境，保险起见大家先安装完VC_redist.x64之后再进行下面的工作。
大家在官网最新支持的 Visual C++ 下载 (microsoft.com)上下载安装就行，软件很小，傻瓜式安装一路回车就行。
2.安装CUDA以及cuDNN 2.1安装CUDA
双击cuda_11.3.1_465.89_win10.exe文件（刚刚下载的CUDA安装包）安装，选择自定义安装，自己选择安装位置，记住自己的安装路径，后面配置环境变量的时候需要用。
（1）第一个弹窗是设置临时解压路径，可以自定义也可以默认，提取出来的文件在安装完成后会自己删除，不用管它
（2）
（3）提取完毕，程序会检查兼容性：
（4）选择【同意并继续】，选择【自定义】安装：
（5） 在CUDA中取消勾选Visual Studio Integration，这是VS的插件，容易导致安装失败，我因为用pycharm所以就不勾选了。
注意：所有待安装插件版本低于当前版本的的统一取消勾选！！！
（6）点击下一步选择安装位置：
我的位置：D:CUDACUDA11_3
（7）下一步等待安装完成后关闭
（8）等待安装完毕，可以检查是否安装成功，在终端键入命令nvcc -V，查看CUDA版本，能显示则成功了。
2.2安装cuDNN上一部分下载的官方安装包名为cudnn-11.3-windows-x64-v8.2.1.32.zip，是一个压缩包，解压之后为一个名为"cuda"的文件夹下的下列文件：
复制全部文件后，粘贴在前面的CUDA 安装目录下即可：
3.配置环境变量右键【此电脑】又名计算机—【属性】—【高级系统设置】-【环境变量】-下半部分【系统变量】里找到【Path】，双击打开（或者点编辑）
点击【新建】，补全如下环境变量，并通过上移操作将这些环境变量置顶，如果你之前安装成功了CUDA，下图中的第2、3条环境应该是系统已经自动添加了的：
至此，你的CUDA及cuDNN已经安装好了
4.安装Tensorflow（1）直接在cmd命令行窗口输入pip install tensorflow
因为新版tensorflow同时包含cpu和gpu支持，所以是tensorflow而不是tensorflow-gpu。别指定2.0或2.3版本，就默认新版的，老版本有bug。
不要整一些花里胡哨的国内镜像源什么的，现在很多都停止维护了，只要你的电脑配置比较新，网络环境不至于差到QQ都登不上就行。
等待一两分钟就装完了，没有一些人说的那么慢
（2）检验是否安装成功：
在cmd命令行窗口或者Anaconda Prompt命令窗口输入python进入python交互模式，并依次输入下列命令：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print('GPU', tf.test.is_gpu_available())
这三条命令全都正确执行没有错误说明安装成功了
文中部分图片来自https://blog.csdn.net/typefree/article/details/117998734，侵删