首先，本教程对应的前提如下：
1，有一块gpu
2，您要使用古老的tensorflow1.14版本
3，您已经安装了anaconda
4，您会用pycharm
4，满足本文的其他要求（屁事）
5，您和我一样不是大佬
开始！
用管理员权限打开anaconda navigator（咱不喜欢控制台）
很快（这不需要太长时间）的等待：
建议新建一个虚拟环境，防止把之前的环境搞坏了
注意，选择python3.6（不要问为啥不用3.10，因为大概率后面匹配不了tensorflow1.14）
安装cudatoolkit=10.0.130（注意选择版本）
apply
然后 安装cudnn，7.6.0
接下来，用pycharm打开项目，配置好我们刚刚的虚拟环境的解释器（右下角）
然后打开控制台（左下角的terminal）然后这里的控制台使用的虚拟环境的，看看左边圈起来的是不是您刚刚的那个虚拟环境，（如果您新建的叫tensorflow_gpu,那就是这个名字）
使用pip安装tensorflow-gpu（咱也不知道为啥conda不行），在这个虚拟环境控制台里:
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.14.0 --user（额，在ecnu校园网环境下个别时候经常不能用这个镜像，换成寝室网或者改别的镜像
好了，测试一下：
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
最后True就是好了。
至于其他的包，opencv，pillow啥的，再自己搞搞
再见~！
