配置nvidia计算平台主要易错点在于GPU, driver和 cuda平台的对应关系,其主要步骤可分为一下四项（按照安装顺序介绍）
1.安装VS2019
2.安装对应GPU版本的driver
2.1)安装 geforce experience (https://www.nvidia.com/en-us/geforce/geforce-experience/) 打开该软件后会自动安装对应GPU版本的driver和NVIDIA控制面板
2.2)安装完成后可观察“控制面板 > 设备管理器> 显示适配器”若图标前无感叹后，则证明driver安装成功，需要注意，由于笔记本独显没有独立接口，所以笔记本显示适配器前会有两台设备（intel和nvidia）,这两台设备需要同时正常，才能配置好计算环境。（配图为台式机情况）
2.3)Driver安装完成后，“鼠标右键>Nvidia控制面板>帮助>系统信息”，可以查到对应驱动程序版本。
3.安装对应driver的CUDA平台
3.1)根据2中所得driver版本，可以查到driver版本对应的cuda版本（https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html）
3.2)之后可以直接在官网下载cuda进行安装（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）
3.3)安装到步骤3即可以完成cuda平台的搭建，打开VS2019，新建cuda项目，官方默认例程可直接编译运行，即可证明cuda平台安装成功
4.安装cudnn库
对神经网络有进一步需求的同学，需要进一步配置cudnn，可直接搜索下载，将下载的库与头文件放在对应位置即可，cudnn与cuda的对应关系可在tensroflow网站上查询到（https://tensorflow.google.cn/install/source）
祝大家学习顺利！！！