1、镜像：
-i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
2、版本信息（红色标注为我电脑的配置信息）
说明：在安装tensorflow-gpu环境时，一定要注意版本信息的对应，否则会出现各种奇葩的问题。
例如，我在安装tensorflow_gpu，由于默认安装的是最新的版本2.4.0，使用pycharm在运行代码时，编译器无法识别GPU设备信息，只能使用CPU来训练网络，结果训练效率极低；
后来，将tensorflow_gpu的版本降为tensorflow_gpu-2.0.0-alpha0后，编译器最终才能正确调用GPU来训练网络。
| 版本 | Python 版本 | 编译器 | 编译工具 | cuDNN | CUDA |
|---|---|---|---|---|---|
| tensorflow_gpu-2.0.0-alpha0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.19.2 | 7.4.1以及更高版本 |
CUDA 10.0 (需要 410.x 或更高版本) |
| tensorflow_gpu-1.13.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.19.2 | 7.4 | 10.0 |
| tensorflow_gpu-1.12.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.15.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.11.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.15.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.10.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.15.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.9.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.11.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.8.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.10.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.7.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.9.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.6.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.9.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.5.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.8.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.4.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.5.4 | 6 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.3.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.4.5 | 6 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.2.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.4.5 | 5.1 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.1.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.4.2 | 5.1 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.0.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.4.2 | 5.1 | 8 |
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