win10深度学习环境搭建 Anaconda3+TensorFlow2.1.0正式版+cuda_10.1+cudnn-10.1+yolov3
win10深度学习环境搭建 Anaconda3+TensorFlow2.1.0正式版+cuda_10.1+cudnn-10.1+yolov3
从2019年2月21日开始，至26日早晨9点，历时5天，熬夜2个晚上到零点，整个人崩溃到不行，终于搭建成功；相信本帖子可以帮助那些初学TensorFlow，指导1.X已经outdated，明白应该从2.0开始，又TensorFlow 2.1.0 正式版发布后想尝鲜的童鞋。
本着利他主义，让各位少走弯路！废话少说，严格按照此文，相信你会success。
本文在win10、win7都适用（已经验证），区别仅在于NVIDIA驱动、CUDA和Cudnn下载时对应的版本不同。
注：所有安装软件使用默认路径（按照本文，不需要手动添加任何环境变量）
下图是用到的文件，根据个人网络情况，可以提前准备好，下载地址请看下文
前言：请看TensorFlow 2.1.0 正式版本发布信息
https://blog.****.net/fengdu78/article/details/103942462
注意几个重点：
1、该 tensorflow pip 软件包现在在默认情况下包括 GPU 支持（与 tensorflow-gpu 一样），适用于 Linux 和 Windows。它在带有和不带有 NVIDIA GPU 的机器上均可运行。
不得不说，前人栽树，后人乘凉！
2、对于 Windows 用户，正式发布的 tensorflow Pip 软件包现在使用 Visual Studio 2019 16.4 版本生成，以便利用新的编译器标志。
要使用这些新软件包，用户必须安装「Microsoft Visual C ++ Redistributable for Visual Studio 2015、2017 和 2019」，下载地址传送：https://support.microsoft.com/zh-cn/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads。
说明：本人安装的vs2015，下载网址，https://msdn.itellyou.cn/，链接
ed2k://|file|cn_visual_studio_professional_2015_x86_x64_dvd_6846645.iso|4125556736|6EECD10D20D74704C919CC60F088823E|/
各位调整姿势，集中精力，咱们一次搞定！
step1：Visual Studio 2015安装，很简单，大家百度一下教程吧；
step2：Anaconda安装，下载的版本是Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64，链接
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe
记住，安装过程中把红框内选中，坐等安装完毕。
setp3：NVIDIA驱动安装
我下载的版本
| 版本: | 442.19 WHQL | |
| 发布日期: | 2020.2.3 | |
| 操作系统: | Windows 10 64-bit | |
| 语言: | Chinese (Simplified) | |
官网，https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn，
各位根据自己电脑显卡型号下载，一直默认安装就好了，坐等安装完成。
setp4：CUDA 10.1.243 安装（版本号一定要对应）
链接
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，红框内所示
一直默认安装就好了，坐等安装完成。
setp5：CUDNN 安装（版本号一定要对应）
下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，下载之前需要先注册、登录，否则不能下载；
下载对应的cudnn版本。如下图所示：
解压，拷贝bin、include、lib三个文件夹到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1，覆盖
setp6：重要的内容来了，提提精神！
先下载yolov3-tf2-master，百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1quYMkseCiP8uXV7DDkse4g
提取码：5ajp
放在D/E/F盘符根目录或全英文路径的文件夹下，如
解压后如下图：
首先用记事本打开目录内的README.md
进行下面的步骤：
1、在开始里找到安装的anaconda3程序，右键Anaconda Prompt，以管理员身份运行；
2、执行cd /d D:\Deep Learning\yolov3-tf2-master，进入上面解压出来的目录；
3、换成国内pip源，百度一下吧；
[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
4、在刚才打开的Anaconda Prompt中执行
conda env create -f conda-gpu.yml
耐心等待......
5、成功后，继续在Anaconda Prompt中执行
conda activate yolov3-tf2-gpu
6、继续在Anaconda Prompt中执行
pip install -r requirements-gpu.txt
耐心等待......
成功，恭喜你！！！
怀着激动地心情，可以试一下了，下面的命令
python detect.py --image ./data/meme.jpg
接下来请整理你的心情开始学习，我有一些学习资料，欢迎大家make contract with me，共同进步！
链接：https://pan.baidu.com/s/1j2snR3QQechZ7kBVsYhvGQ
提取码：
可以加好友交流，QQ531704263