FERPlus人脸表情识别项目环境搭建（一）-优快云博客

本文详细介绍如何使用Anaconda创建并配置包含TensorFlow GPU 2.0的虚拟环境。步骤包括环境创建、更新pip、安装CUDA Toolkit、cuDNN及TensorFlow GPU版本。特别提及解决安装过程中的常见问题。

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1使用Anaconda创建一个虚拟环境Lee-python3.6

conda create -n Lee pythono=3.6

2激活环境执行activate Lee

3习惯性更新pip为最新版本

python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.douban.com/simple

4安装cudatoolkit==10.1（有坑！！）我第一执行下面的时候执行报错，网速很慢。我是清华源，后来添加了中科源。如果你执行下面的语句没有报错顺利安装那么恭喜你，如果失败了报错请添加中科源试试

conda install cudatoolkit=10.1

下面是添加中科源，添加完重新执行conda install cudatoolkit=10.1

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

conda config --set show_channel_urls yes

表示安装成功~（多试试，就成功了）

5安装cudnn=7.6

conda install cudnn=7.6

执行y安装成功

6 安装tensorflow-gpu=2.0

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==2.0.0-beta1

安装成功，底层虚拟环境便搭建好了！