如果觉得python版本过高，比如现在版本是3.7，想使用python3.6，创建一个python3.6环境即可，使用anaconda可以很方便实现。

首先使用镜像网站，给anaconda添加该镜像网站：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
可以输入2次

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
这样该网站就置顶了

好了，创建Python3.6环境的命令很简单了：

conda create --name py36 python=3.6 anaconda

anaconda在这里的意思安装依赖包，所以要下载一会

接下来就激活该环境吧：

activate py36

然后再次输入如下命令验证python版本：

python --version

不出意外的话应该是python3.6了

环境都没问题了我们就开始安装tensorflow吧，很简单

先升级pip然后安装

python -m pip install --upgrade pip
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow     # for Python 3.*
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu # for Python 3.* and GPU

提示Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow
然后采用

pip install tensorflow  -i http://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com

然后发现可能版本不对，重新安装特定版本的tensorflow

pip install tensorflow==2.1.0
conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.6.0  #在linux上面亲测通过，win下面未找到包
conda install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow=2.1

不同tensorflow框架和keras，python版本的配合关系
https://docs.floydhub.com/guides/environments/

安装CUDA Toolkit 10.0 Download
首先就是要下载CUDA toolkit（toolkit就是指工具包），地址如下：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

cuDNN Download
cuDNN地址如下，不过要注意的是，我们需要注册一个账号，才可以进入到下载界面。大家可以放心注册的。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
将解压后的文件放入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1