1. 对应版本
官网
在安装tensorflow-gpu版本之前，需要安装cuda和cudnn。对应版本可以在官网中寻找，我也把图放在下面了。
2. tensorflow-gpu安装cuda
cuda是英伟达推出的运算平台，是一种通用的并行计算机构，可以使gpu解决复杂的计算问题。cuda下载的地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。
例如。想下载cuda11.0，可以点击CUDA Toolkit 11.0.0，点击右侧的Versioned Online Documentation可以查看安装说明。
在安装之前，如下图还需要安装Visual Studio，推荐Visual Studio2015 或 Visual Studio 2017。
在准备好cuda11.0要求的环境之后，我们可以进行下载了，如下图，注意：记住cuda安装路径。
3. tensorflow-gpu安装cudnn
cudnn是英伟达专门针对深度神经网络中的基础操作而设计的基于gpu的加速库。
cudnn下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn。下载之前需要注册。登录成功后，选√，如下图：
点击Archived cuDNN Releases可选择历史版本。如下图，选择对应的cuda版本。
选择对应的操作系统。
下载好cudnn之后，可以得到一个压缩包，解压之后可以看到3个文件夹，分别是bin、include、lib文件夹，把这三个文件夹内的所有文件复制到cuda安装目录下对应的3个文件夹内。
4. 安装tensorflow-gpu
用管理员方式打开命令提示符，执行命令：
我用清华源换源可以快速安装，比如安装tensorflow-gpu2.4
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.4.0
在IDE中输入代码，显示True，则安装成功！
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())