Windows 深度学习配置详解（CUDA、Pytorch、Tensorflow）
1、安装visual studio （如果已安装则忽略）可以是VS2015、2017、2019
2、安装cuda
各版本cuda下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择合适版本，建议选择前参考：
https://pytorch.org/get-started/locally/（Pytorch）注意现在先不装Pytorch，这个链接是选择cuda时的参考
https://www.tensorflow.org/install/source_windows（Tensorflow）注意现在先不装Tensorflow，同为参考
不宜选择过高版本
正常安装后，电脑环境变量里应该已经有相应路径了，无需自己配置。
3、安装cudnn
下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
需要注册登录账号，选择与cuda匹配的版本
下载完成后解压，将cuda文件夹里的所有文件（bin、include、lib）复制到cuda安装位置，例：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
4、安装Python，建议使用anaconda
下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual
官网上现在最新版是Python 3.8，现有部分库不支持，因此可以下载历史版本。
各版本下载地址：
https://repo.anaconda.com/archive/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
安装过程中勾选添加到环境变量的路径。
5、安装Pytorch
Pytorch最新版：https://pytorch.org/get-started/locally/
Pytorch各版本：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
WIN +R 输入cmd打开命令行，输入上面的命令代码即可。
6、安装Tensorflow
WIN +R 输入cmd打开命令行：
pip install tensorflow-gpu
特定版本：
pip install tensorflow-gpu=1.14.1
其它源：
pip install tensorflow-gpu=1.14.1 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ （阿里云）
pip install tensorflow-gpu=1.14.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ （清华大学）
pip install tensorflow-gpu=1.14.1 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/（中国科学技术大学）