全套流程
安装anaconda
这一步就正常下载，我在学校的镜像网站下载了anaconda，选择的最新版，自带python3.7。
powercfg/batteryreport
安装cuda和cudnn
本机为dell灵越7501，显卡为GTX1650，查看cuda版本：桌面右击，NVIDIA控制面板，帮助，系统信息，组件，查看cuda为10.1版本，于是在官网下载了cuda10.1，结果遇到很多坑。现在看来应该直接下载cuda10.0，网址https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exenetwork，自定义安装，勾选时，如果驱动不需要更新，只选择CUDA就可以，其下的visual studio项如果有VS也可以去掉。安装cudnn：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，下载对应版本，解压缩，将三个文件分别复制到cuda/v10.0对应目录下，再添加环境变量。
pytorch和tensorflow
很关键的就是先添加镜像源，然后在pytorch官网找到对应命令，记得去掉“- c pytorch”，安装前会显示每个包会从哪个地址下载，确定一下都是从国内的镜像源下的。这里我们就下载对应cuda10.0版本的pytorch了。
开始因为下载太慢，我又在网上找了对应的whl文件，想要本地下载。实际上用本文结尾的那条命令直接下载tf2.0.0版本即可。
遇到的问题
找不到torchvision源
在添加conda的镜像源时加入：
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
安装pytorch显示无法定位程序输入点OPENSSL…
解决办法：anaconda装环境遇到无法定位程序输入点OPENSSL_sk问题
安装好了pytorch和tensorflow-gpu但都无法调用显卡
都是pytorch、tensorflow与cuda、cudnn版本对应之间的问题！
之前我下载的是cuda10.1和对应的cudnn，发现问题后重新下载了cuda10.0和cudnn，安装好之后添加环境变量。
将之前下载的torch、torchvision用pip全部卸载，又使用如下命令：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0
下载对应cuda10.0版本的pytorch，tensorflow也同样，有了cuda10.0后，卸载重装：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
最后测试，torch和tf都可以调用cuda。
后续问题
后来有一次导入tensorflow，出现了如下错误：
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
盲猜是安装了其他库后，出现了多个版本的numpy库，使得tensorflow和numpy不兼容出现问题。最后解决的办法是卸载掉所有的numpy库，重新安装，搞定！
pip install numpy==1.17.0 --default-timeout=100 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
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