先導(dǎo)篇
如果你看到這篇文章，那么說明你已經(jīng)節(jié)省了大半天時(shí)間會(huì)花費(fèi)在developer.nvidia.com網(wǎng)站上了！好用請點(diǎn)贊，收藏評(píng)論??！有問題請留言~
目前裝CUDA有兩種模式：
1.windows=>CUDA
2.windows=>anaconda=>CUDA （教程是基于這種模式,windows\Linux通用，cuda安裝有anaconda管理，不直接安裝于系統(tǒng)中！?。?br>
查閱網(wǎng)上的Tensorflow-gpu的安裝教程，模式一裝cuda時(shí)會(huì)讓人看到頭禿，因?yàn)樗麄兌际亲屇闳ス倬W(wǎng)下載cuda和cudnn，基于Windows系統(tǒng)，然后各種添加環(huán)境變量，各種版本必須兼容，會(huì)把你搞得身心俱疲。如果你使用了anaconda，那么其實(shí)cuda套件安裝過程十分簡單?！緵]安裝的話，想簡單就上WEST先生的車吧??！mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，清華鏡像源走一波，下對(duì)應(yīng)版本的exe安裝即可，如下圖anaconda3-2020.11版本】
參考你所需要的Tensorflow版本,安裝對(duì)應(yīng)版本的cuda,這點(diǎn)很重要！?。?！【10.1、10.2、11等版本適用于Tensorflow2.0以上】
假設(shè)當(dāng)前你已經(jīng)完成了虛擬環(huán)境的創(chuàng)建(參考我的前一篇文章),如tf1
conda create -n tf1 python=3.7
activate激活虛擬環(huán)境，然后安裝tensorflow和tensorflow-gpu命令如下：
1.安裝tensorflow
conda install tensorflow-gpu #默認(rèn)最新版本 當(dāng)前為cuda 11.0
or
conda install tensorflow-gpu==1.14.0
2.安裝cudatoolkit
conda install -c anaconda cudatoolkit #-c代表--channel。 它用于指定搜索包的頻道 默認(rèn)最新版本
or
conda install cudatoolkit=10.0 # 若需指定版本
3.安裝cudnn
conda install -c anaconda cudnn #若上步指定了版本，這里將做自動(dòng)匹配~
conda install cudnn = 7.3.1
4.加入環(huán)境變量
設(shè)置path中的虛擬環(huán)境tf1的路徑 anaconda\envs\tf1\Library\bin
5.驗(yàn)證可用性
可用jupyter notebook腳本運(yùn)行
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
返回true即可
6.異常處理
流程1：
新建環(huán)境裝python, 嘗試先安裝對(duì)應(yīng)的cudatoolkit、cudnn（這個(gè)可以conda search cudnn，進(jìn)行小版本選擇，針對(duì)2060我吃過虧，7.6.5大版本下，7.3.1小版本卻不同，低版本才兼容），再裝適合的tensorflow。
流程2：
已知所需tensorflow的版本，查找對(duì)應(yīng)的python版本，新建環(huán)境裝py，再裝對(duì)應(yīng)版本的tensorflow、cuda、cudnn。
這個(gè)安裝天時(shí)地利人和，必須各版本適配。非常建議！！網(wǎng)上查找自己顯卡成功過的適配模式！??！下面分享一個(gè)自己的環(huán)境。愿大家都能成功?。?！
nvidia 2060: python3.7 cuda10.0 cudnn7.3.1
