tensorflow gpu windows配置步骤教学

本文主要针对在windows10环境下的tensorflow配置问题，在linux和mac等其他环境中的配置就不过多赘述(windows总是那个问题最多的环境，建议使用linux 😃)。

本文中配置的环境为 python 3.8.5 tensorflow-gpu 2.4.1

1. 更新nvidia显卡驱动至最新

测试用显卡为 RTX 2070，如果不确定自己的显卡是否适配，可以登录nvidia官网进行查询。

2. 下载cuda 11.0

[cuda 11.0 下载地址]
注意适配tensorflow 2.4 版本的cuda 一定是11.0，而不是11.1，11.2或者其他版本，下载其他版本的cuda会导致库缺失的问题。
cuda的默认安装路径为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit

3. 下载cudnn 8.0.4用于适配TF 2.4 以及cuda 11.0

[cudnn 8.0.4 下载地址]
下载完毕cudnn后解压，分别将子文件夹 bin，include，lib/x64中的文件拷贝至cuda/v11.0 对应的同名文件夹中。

4. 使用anaconda为tensorflow-gpu 配置一个python环境