1.下载visualStidio2019（cudn要用到）

要下载2019版本，2022好像不很适配，cudn11.2以上的版本或许可以尝试

visualstidio官网是2022版本，找2019的下载Visual Studio 2019 版本 16.11 发行说明 | Microsoft Learn

勾选桌面c++开发

2.下载NVIDIA GeForce Experience（用于更新显卡驱动）

在英伟达官网即可下载下载 GeForce Experience | NVIDIA | GeForce

安装后如下，更新驱动即可

3.查看tensorflow对应的cuda及cudnn版本

在 Windows 环境中从源代码构建  |  TensorFlow (google.cn)

4.查看驱动支持cuda最高版本

下载的cuda版本需要小于等于这个版本

5.安装cuda

除了cuda的勾全部去掉，版本不同会有问题，只安装cuda即可

过程中的安装地址要记住，建议新手选择默认，后面的环境变量及cudnn直接按照地址复制就好

6.安装cudnn

是一个压缩包，解压后将其对应的目录下dll文件复制到cuda对应目录下即可

默认的cuda目录如下：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

7.环境变量添加及验证

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\CUPTI\lib64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\cudnn\bin

将这两行添加到path里，上移至cuda后面

win+r，cmd中输入nvcc -V即可

在python终端

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

结果为true即安装成功