环境准备

首先你的电脑得有GPU显卡，然后在tensorflow官网（在 Windows 环境中从源代码构建  |  TensorFlow）找到各安装软件对应的版本，版本不对应将会导致安装失败。

本文选择的是官网最新的组合：python版本为3.9，编译器MSVC2019,tensorflow版本tensorflow_gpu-2.6.0,cuDNN版本为8.1，CUDA版本为11.2。

安装MSVC2019

下载MSVC2019,需要在微软网站上注册用户才能下载，下载网址：Visual Studio 较旧的下载 - 2019、2017、2015 和以前的版本，下载后直接点击exe文件按照默认安装即可。

安装CUDA

在此网址下载CUDA11.2版本:CUDA Toolkit 11.2 Downloads | NVIDIA Developer
下载完后直接点exe文件一路按照默认安装即可，安装完后环境变量也不用亲自配置，软件安装完后就自己配置完了。

安装CUDNN

下载CUDNN8.1，下载网址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer，需要在该网站上注册用户登录后才能下载，下载完后解压，把解压后三个文件夹（bin、include、lib）下面得文件全部分别拷贝到cuda得安装目录（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2）下同名三个文件夹（bin、include、lib）内，也不需要配置环境变量。

安装anaconda

下载anconda,版本没要求，下载最近的即可，下载网址：Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform，下载完后点击exe文件按照默认安装即可。

 安装完anaconda后，直接点击notebook进行安装，notebook是一个网页端代码编译器，非常好用。

安装tensorflow-GPU

使用命令行安装tensorflow_gpu-2.6.0

pip install tensorflow-gpu==2.6.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

测试tensorflow-GPU是否安装成功

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

可以输出GPU型号，证明安装成功。