一、独显
二、装驱动
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
三、装cuda
通用gpu加速库
1、查看gpu支持的对高版本的cuda
nvdia控制面板——帮助——系统信息——组件
2、下载cuda
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
3、装cuda
选择自定义
记住安装路径，需要配置环境变量
4、配置cuda环境变量
四、装cudnn
基于cuda的专门针对深度学习的gpu加速库
1、下载cudnn
https://developer.nvidia.com/cudnn
2、文件替换
将CUDNN压缩包里面的bin、clude、lib文件直接复制到CUDA的安装目录下，覆盖原文件即可
五、装Anaconda
官网：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 在最下面
清华：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
六、装Pytorch
https://pytorch.org/
可以先下载下来再装
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
七、装tensorflow
pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple