Tensorflow gpu 安装 看了这篇还安装不成功，我吃屎

瞎搞！！！上来就第一步啥，第二部啥的，你跟着弄半天最后发现都白忙活。即便你按条件找到一个与你环境非常接近的博客，也不能代表跟你的环境完全一致。

（很多人跟我说耗费很多时间就是搞不定，我写下核心问题供参考吧）

你要做的是先了解你的电脑和配置情况！因为整个安装过程唯一问题是所有的东西的版本是否全都统一。

1、显卡部分：了解你的驱动版本、支持的CUDA版本（为统一版本做准备）

       方法：鼠标右键—>NVIDIA控制面板—>组件

    （查看的是支持的版本，不是已安装的版本，所以cmd输入nvcc -V是在扯淡）

      说明：支持的CUDA版本是最高版本，可向下兼容（不是上来看到这里是什么版本就直接下载）

           

2、明确 python、tensorflow/-gpu 与 CUDA 、cuDNN的版本对应。网址 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

      

3、根据以上情况，先明确一套匹配的软件组合，之后再去下载

如：python3.7、tensorflow-2.0.0 、CUDA10.0、cuDNN7.4 （电脑支持CUDA10.2 及以下，没问题）

（你非要找CUDA10.2支持的tensorflow没问题，但至写稿时，还没有CUDA10.2对应的版本，以后会有。）

 

具体安装过程这里不多赘述，网上的都没问题，我把安装过程的一些坑写下，当你遇到这些问题时，以我为准！

安装参考链接（参考他的过程，不是让你按他的版本照装）:https://blog.****.net/weixin_44051060/article/details/104789336

1、检查驱动版本，若需要，先更新驱动（这里一般不会有问题，以防万一）

      https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

     

2、CUDA安装

CUDA与显卡驱动是两回事，CUDA可同时安装多个版本，所以如果你之前安装了其他版本，无需卸载（后续tensorflow更新后可能就可以用了呢），但其他版本的下载最好使用在线安装；至于安装过程，根据网上主流的操作即可，大胆安装，这里出不了什么大问题。（我电同时有CUDA 10.0、10.1、10.2）

       

3、cuDNN 下三个文件合并到CUDA对应文件下的问题

      这张图应该不会再理解错什么是合并文件了吧

         

4、这里安装完成后，可以cmd下输入nvcc -V，查看是否安装成功。

           

5、anaconda下创建虚拟环境，这里是有很多好处的，继承环境，卸载也好处理，你照做就好了，

     （在创建的虚拟环境成功安装了tensorflowgpu，但可能在notebook中无法运行，此情况因情况而异，链接https://www.cnblogs.com/cymwill/p/10301570.html提供了可能解决的办法。）

       若依然无法解决，可在base环境中直接安装tensorflowgpu，前提是你已经在虚拟环境中有了成功安装了tensorflowgpu的经验，以免影响base环境。

         

6、tensorflow-gpu下载，官网下找到对应版本：https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/

     这里下载确实慢，但你从别人博客给的网盘获得的未必是对的。

7、检查是否安装成功

       python环境下，输入以下代码和结果，说明ok