想要用gpu加速得先安装CUDA和cuDNN。
NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。
1.到官网查找版本关系
pytorch-cuda版本对应
torch 1.1.0 -> CUDA 9.2
torch 1.2.0 -> CUDA 10.0
torch 1.3.0 -> CUDA 10.1
torch 1.4.0 -> CUDA 10.2
torch 1.5.0 -> CUDA 10.2
tensorflow-cuda版本对应
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
确定好要下载的cuda版本后——
2.下载安装CUDA
下载网址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
下载完之后打开安装，一路确认到底
3.下载安装cuDNN
下载地址：
cuDNN的版本是根据CUDA来选择的，如果我的cuda是10.0，那么选择这个：
下载后将其解压缩
在C盘根目录下新建个tools文件夹，将解压后的“cuda”文件夹放入其中
4.添加环境变量
搜索“高级系统设置”：
进入系统变量的“Path”，添加"c:\tools\cuda\bin"与”C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin”后点击确认
5.查看安装好的cuda版本以及显卡
打开命令——》输入nvidia-smi
6.检查能否运行：
tensorflow：
查看gpu信息：
import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
参考：
https://www.jb51.net/article/192506.htm
http://blog.sina.com.cn/s/blog_14935c5880102wu86.html