Anaconda+Windows10 1050Ti+CUDA10.1+CUDNN7.6.5快速配置TensorFlow2.3.0 GPU
写在前面：
这篇博客的前一天花了一个下午尝试配置环境，最终被各种博客搞混便以失败告终，最后再B站上观看日月光华的教学课程便很快配置成功了。本菜菜在此感谢日月光华课程传道受业解惑^ _ ^
下面部分图片也是来自日月光华教程PPT
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1.配置前提
1.1安装环境要求
1.1.1查看自己的系统版本（Windows）
win+x 键打开快捷栏，选择“系统”，打开后即可查看到自己的系统版本
1.2GPU版本硬件支持
如果系统有NVIDIA支持的话，就继续往下看
首先按住win+r打开cmd命令窗口，之后输入nvidia-smi
驱动正常的话，应该是以下图示结果
若结果为两行其他的结果，就可能是驱动问题了（前提是有NVIDIA）
解决方案很简单：下载360安全卫士，有个驱动大师组件，下载下来然后扫描下自己系统电脑的驱动，再升级下NVIDIA的驱动再试下看能否得到上述正确结果，如果还不能，那非常抱歉（笑出猪叫声）
解决完之前所有的问题后，看下一步（针对Windows用户）
1.3Visual C++安装
附上下载链接（文件很小）
链接：https://pan.baidu.com/s/11wIVZzDNd0L83vMR6QawzQ
提取码：jzbf
下载好后之后直接安装在指定位置即可
注：安装好后要重启计算机，以防后续操作出现问题
1.4搭建开发工具
课程里的用到的是miniconda,但本人之前有安装过Anaconda，就直接用了Anaconda，如果你们要用miniconda，可从下方图片获取。
我直接介绍我自己的开发环境：
1、下载Anaconda（我自己的是Anaconda3,附上网盘地址，不知道网盘和官网哪个更慢哈哈）
链接：https://pan.baidu.com/s/1PudnL11PJub3-QNXLkB_ng
提取码：rr7g
下载好直接安装就行，具体过程可参考其他文章，我偷个懒
2、创建TensorFlow虚拟环境（Anaconda特点：可以配置多个虚拟环境，方便包环境管理）
2.1打开Anaconda Prompt
2.2工欲善其事 必先利其器（做个有文化的憨批）
先给conda换源，不然默认是国外网站下载，慢的一批
添加清华镜像的国内通道:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
如果后续还是不行建议看下其他的相关博客，搜：conda换源
2.3打开后在面板输入conda create -n TF2.0 python=3.7，完成虚拟环境的创建
输入activate TF2.0进入我们的虚拟环境，因为所有的东西我们都把他放在这个环境里，等哪天我们放弃了，好把他统统一下删除干净是吧<_<
2.4安装依赖库，这里我们直接利用conda安装（所以安装好Anaconda后先换好源）
在面板输入conda install cudatoolkit=10.1
之后输入conda install cudnn=7.6.5 （其实两步可以放一起）
2.5安装TensorFlow2.3.0 激动不快结束了
在面板输入pip install tensorflow-gpu==2.3.0
以上步骤就不截图了，已经安装好的我生怕又搞岔劈了
2.测试阶段
如果之前的步骤都顺利完成了，那看样子是成功了<_<
那就来最后验证下吧
为了验证和后续使用方便，我们还得安装一个Jupyter Notebook,因为新安装的虚拟环境是不带的
在面板输入python -m pip install --upgrade pip先把pip升级下
再输入pip install jupyter就把notebook安装好了
如果使用上面那个报错的话就试使用下pip install --user jupyter，看报错里有没
有- -user的字眼
在面板输入jupyter notebook就进入了notebook界面
在notebook里新建python文件然后如下图所示：
如果结果为True，那么恭喜全部配置好啦，最后要做的就是点赞、转发、一键三连^ _ ^
如果结果为False,哈哈，男人哭吧哭吧不是罪，那就~~我也不知道咋整
3.附上老师的配置****：
BiliBili日月光华TensorFlow2.0 GPU配置教程.