首先附一张监视gpu工作的图片
说一下我安装的软件的各个版本：
1.anaconda3对应的python3.7.4
2.在anaconda中下载jupyter notebook
3.tensorflow-gpu ==1.14.0 keras == 2.1.5
4.显卡驱动版本为410.104
5.gcc==4.8, cuda==10.0, cudnn == 7.6.4
废话少说，直接上干货：
我是多次尝试安装运行成功后才发现了这个宝贝，感谢博主：https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043962
linux系统下：
windows系统下：
但是我发现cudnn我安装的版本是7.6.4与图上列的7.4不相同，也可以调用gpu
由于Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3，对应于tensorflow版本需对gcc降级到4.8，详细内容请参考博客https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036
最后表达一下自己的体会：运行keras版yolov3训练340张图片，batch=4,处理器为i5,只用cpu的话迭代一次需要573秒，调用GTX1080训练的话迭代一次需要28秒，这是输出显示的时间，本人感觉实际速度更快。