这里面有很多坑，最大的坑是发现各方面都装好了结果报错 Loaded runtime CuDNN library: 7.3.1 but source was compiled with: 7.4.1，这是由于最新的tensorflow1.13需要用
Cudnn7.4.1编译。这个问题，StackOverflow上有人问到，但是目前依然未有人给出解决办法，下文会详述。
1. 去nvida官网下载显卡对应的驱动
2.下载安装Anaconda3，安装时勾选加入环境变量
3. 进入Anaconda Prompt 创建环境 conda create -n tensor1 python=3.6,然后进入环境 activate tensor1
4. 查找可用的 anaconda show anaconda/tensorflow-gpu 会给出 gpu版本的tensorflow下载地址，然后复制 conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow-gpu 到命令行，进行下载安装（会安装CudaTooltikit10.0 和 cudnn7.3.1）
5. 安装后命令函行输入python， 输入import tensorflow as tf 不会报错，这说明到目前为止安装正常。但是我们在pycharm中尝试import tensorflow as tf 就会报Loaded runtime CuDNN library: 7.3.1 but source was compiled with: 7.4.1错误。解决办法如下。
6.请打开你的Anaconda安装路径（比如：我的路径是C:\Users\78190\Anaconda3\pkgs），你会发现这有个
需要把它替换成cudnn-7.4.1-cuda10的对应版本，这里需要去Nvida官网去下载cudnn-7.4.1-cuda10，这里需要注册用户名才能下载，不要怂，慢慢来。
将下载好的下面的文件去覆盖C:\Users\78190\Anaconda3\pkgs\cudnn-7.3.1-cuda10.0_0\Library下的对应文件夹。
7. 除此之外还需要替换C:\Users\78190\Anaconda3\envs\tensor1\Library下的三个文件
这三个文件夹里还有需要替换的东西，在这三个文件夹中分别找到：
从下载的cudnn7.4.1中找到对应的文件，去覆盖这三个文件。
到此，即可成功的跑深度学习的bert模型了。
原文地址：https://www.cnblogs.com/jetHu/p/10837738.html