1、了解自己的显卡型号，可以下载一个鲁大师或者CPUID CPU-Z这个软件查看自己的显卡详情。

2、根据自己的型号，下载驱动： NVIDIA驱动下载链接

我的显卡是GeForce RTX 2080s,这是我的显卡所对应的驱动。和我一样的可以直接下载百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1M4cTvdyy2Pm_LlwuaGqxGA
提取码：667i

注意下载类型，如果你是和我一样是做深度学习的，下载studio驱动程序，如果是玩游戏就下载GameReady驱动程序。区别就是GameReady可能处理的时候会掉帧。（具体区别可自行百度）

因为我的已经安好了，我就不截图了，只说明一下驱动安装过程要注意的问题。

（1）显卡驱动和图形驱动中选择图形驱动。因为显卡驱动会自动更新新版本驱动，不利于开发的稳定。

二、cuda安装

1、根据你要下载的tensorflow-gpu版本，选择cuda版本： tensorflow-gpu和cuda的对应版本 。

我下载的是cuda10,如果你和我一样，可以直接百度网盘下载。

链接：https://pan.baidu.com/s/1ebjGb8cALJh3P5-kheQXIg
提取码：er0g

注意：自定义安装：不要安装驱动

2、检查是否安装成功

在dos命令行中输入nvcc -V,会显示所安装的cuda版本号，说明安装成功

三、cudnn安装

1、下载cuda所对应版本的cudnn： cudnn下载链接

图中框起来的是cuda10.0对应的cudnn版本。百度链接是cuda10对应的cudnn

链接：https://pan.baidu.com/s/1NVK2LiCi-ToTQn7HbZJ2Yw
提取码：hmku

2、下载后解压，将cudnn的文件拷贝到cuda对应文件中，具体如下：

（1）cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32\cuda\bin\cunn64_77.dll拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin

（2）cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32\cuda\include\cudnn.h拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include

（3）cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32\cuda\lib\x64\cudnn.lib拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

四、tensorflow-gpu安装

1、可参考文章： win10环境安装numpy,tensorflow,keras及版本对应关系

2、检测tensorflow-gpu是否可用

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

输出：True，即为安装成功