1.首先在conda中创建一个环境
我这里命名为tf2_3_gpu（这里的安装的前提条件是安装好了anaconda ，以及cuda的版本为10.2）
start+R,输入cmd打开命令行界面
conda create -n tf2_3_gpu python =3.7
激活环境
activate tf2_3_gpu
2 安装tensorflow_gpu2.3.0的两种方法：
2.1 直接在命令行用pip安装
pip install tensorflow_gpu==2.3.0
这种方式有时候受限于网速，在我电脑上安装的速度太慢了，于是我选用的第二种方式。
2.2 在清华源上下轮子进行安装
直接搜索tensorflow_gpu2.3.0选择清华源下载轮子，或者直接进网址：Links for tensorflow-gpu (tsinghua.edu.cn)
)
选择需要安装的版本，我这里选择的是
-
找到自己轮子的下载路径，用pip直接安装轮子
3.测试是否安装成功
- 使用pip安装ipython
pip install ipython
查看一下ipython是否安装成功
显示已经安装好了。
- 利用ipython查看tensorflow是否成功
在调用gpu的时候显示false，说明还没有安装好，在报错中发现是缺少了一个cudart64_101.dll文件（用轮子装时我碰见过几次了），解决方法时在网上下载一个 cudart64_101.dll文件，然后贴到指定的目录下，我这里的目录是C:\Users\zlyx1\.conda\envs\tf2_3_gpu\Library\bin。
然后重新查看，发现此时gpu可以使用了。
