1、卸载

首先，我们前面已经配好了几乎所有的环境。我们这里采用官网这里最简单的方法来安装。 https://www.tensorflow.org/install/install_linux
要是之前安装过tensorflow的，建议先卸载之前版本的tensorflow。

sudo pip uninstall tensorflow #卸载pip安装的cpu版本的TensorFlow
sudo pip uninstall tensorflow-gpu
conda uninstall tensorflow
conda uninstall tensorflow-gpu

2、pip安装

卸载之后，直接用下面的命令来安装tensorflow

sudo pip install –upgrade –ignore-installed tensorflow-gpu

注意：之前安装的tensorflow是CPU版本的，但是tensorflow有一个问题就是使用GPU训练的模型是不能被CPU版本的TF调用的，会报出如下错误：

tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Generic conv implementation only supports NHWC tensor format for now.

也就是说：

tensorflow调用GPU训练的模型，数据格式为NCHW，CPU版本的tf调用时是会出错的。因为CPU只能调用NHWC格式的数据。
可以查看有没有安装完成：

pip list

3、或者conda安装

anaconda search -t conda tensorflow-gpu //搜索安装包

运行后显示以下信息

显示指定安装包的安装源

anaconda show cjj3779/tensorflow-gpu

运行后显示以下信息

直接运行最后一句话安装即可

conda install --channel https://conda.anaconda.org/cjj3779 tensorflow-gpu

或者直接指定版本安装：

conda install tensorflow-gpu //这里也可以指定版本,比如conda install tensorflow-gpu==2.1.0

输入y确认。我们不需要再额外安装cuda和cudnn，因为他已经包含在安装的列表里了。
我这里安装的是2.1.0的版本，静静等待安装完成，如果安装出现问题，比如进度卡住了之类的多半是网络不稳定，可以选择切换到国内镜像。
等待完成。然后我们可以看一下有没有安装完成：

conda list  //查看当前环境下安装的包

已经成功安装了tensorflow-gpu2.1.0的版本。

4、测试

然后就安装好啦，运行下面的代码检验一下

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

正确输出Hello, TensorFlow!的话，就表示安装成功啦。