Win10 Anaconda安装tensorflow2.1

Win10已经安装了Anaconda，之前由于安装pytorch-gpu环境，也安装了cuda10.2和cudnn7.6.5，现在想在此基础上安装tensorflow2.1，安装过程中有点小坑，也折腾了半天时间，记录一下避免以后继续踩坑。

基础环境cuda10.2+cudnn7.6.5+anaconda

cuda、cudnn和anaconda的安装网上有很多教程，不再赘述

1.新建一个虚拟环境并激活

conda create -n tf2 python=3.7
conda activate tf2

2.安装tensorflow2.1

pip install tensorflow==2.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这里有几个地方需要注意：

1）使用pip安装，不使用conda，因为conda仓库更新比较慢；

2）tensorflow2.1版本默认包含了cpu和gpu模式，不用再单独指定，如果仅安装cpu模式或者gpu模式，可以写成tensorflow-cpu==2.1.0或者tensorflow-gpu==2.1.0；

3）使用清华源的镜像下载，否则速度太慢而且容易断，如果清华源下载也容易断（我们家的渣渣移动网络就是），可以在执行上述命令后找到镜像的地址，直接用第三方工具先把tensorflow包下载到本地，再从本地安装（本地安装把上面命令中的tensorflow==2.1.0替换成本地包的路径即可，后面依然使用清华的镜像，因为还要安装一些依赖包）。

3.打开python，输入import tensorflow as tf导入tensorflow

下面就遇到最蛋疼的问题了，导入时报错ImportError: Could not find 'cudart64_101.dll'，提示找不到cudart64_101.dll库，没错，我安装的是cuda10.2版本，难道是版本太高了，tf2.1不支持？查了一下，果然是这样：

tf2.1版本支持cuda10.1，还没有能支持cuda10.2的版本，于是又在网上搜索了一番，最直接的办法是卸载cuda10.2，安装cuda10.1版本。但是我当时安装cuda和cudnn的时候也是废了老大劲了，而且也怕卸载了之后导入pytorch再出问题，于是就找有没有别的办法，后来看到有人说把cuda10.2安装目录（我的安装目录是C:\Program Files\NVDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin）下的cudart64_102.dll和cudart32_102.dll拷贝一份，分别改名为cudart64_101.dll和cudart32_101.dll，试了一下，竟然导入成功了

tf.config.list_physical_devices ('GPU') 

后面也简单写了几行语句测试，没有出现错误，但是毕竟是用的cuda10.2的动态库，不知道会不会有什么隐藏问题。所以如果之前没有装过cuda和cudnn，还是建议安装和tf2.1配套的版本。

另外可能会在导入 TensorFlow 时出现 DLL 载入错误 

ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。
Failed to load the native TensorFlow runtime.

此时安装 Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017 and 2019 即可正常使用。由于我的电脑已经安装了VisualStudio2019，所以导入时没有出现这个错误。

补充：

1. 在虚拟环境中进入ipython，导入tensorflow会报错，看了一下发现ipython进入的是base环境而不是当前的虚拟环境，所以无法找到虚拟环境中安装的包，需要在虚拟环境下手动安装一下ipython即可

conda install ipython

版本会自动与当前虚拟环境的python匹配

2. 在jupyter notebook中找不到对应的虚拟环境，需要在虚拟环境中安装ipykernel

conda activate tf2
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name tf2 --display-name tf2
conda deactivate

再重新打开jupyter notebook，可以看到tf2的虚拟环境