Tensorflow深度学习环境搭建

本文节选自我的博客：Tensorflow 深度学习环境搭建

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查看显卡支持的cuda

安装VS2015

原因分析：
原因一：系统里面已经存在了Microsoft Visual C++ 2015版本。
原因二：系统里面有更高的Microsoft Visual C++版本，例如Microsoft Visual C++ 2017版本
解决方案：
原因一解决方案：卸载Microsoft Visual C++ 2015了再安装即可。
原因二解决方案：同时卸载Microsoft Visual C++ 2015和卸载Microsoft Visual C++ 2017，再安装Microsoft Visual C++ 2015-2019即可。
注：最后记得把Microsoft Visual C++ 2017安装回来。

安装anaconda

anaconda下载：https://www.anaconda.com/products/distribution
3.配置环境变量
D:\Anaconda
D:\Anaconda\Scripts
D:\Anaconda\Library\bin（可以不加，不加有可能出现无法创建虚拟环境的问题）
4.检测是否安装成功
conda --version
conda info
5.创建环境
conda create --name env_name python=3.6
注意关闭terminal

注意：如果找不到.condarc文件
conda config --add channels r

安装cuda

各版本CUDA官网下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

下载完成后根据提示一直next即可。
注： 打开Anaconda Prompt输入nvcc --version
或nvcc -V
，查看安装结果，出现如下显示则表示安装成功。
(base) C:\Users\L>nvcc -V
nvcc: NVIDIA ® Cuda compiler driver
Copyright © 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Sep__3_19:05:48_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44

安装cudnn

各版本cuDNN下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载完成后解压，有如下文件夹

将上方文件夹及其中文件复制到CUDA的安装目录下

激活环境进行下一步安装（切记！）
conda 安装将自动安装 GPU 支持所需的 CUDA 和 CuDNN 库。pip 安装则需要手动安装这些库。
conda install tensorflow-gpu==1.13.2

这是另外一种方法（这种方法可能遇见包找不到，就选择更换cudnn版本或者cuda版本）

conda install cudatoolkit=10.0
conda install cudnn=7.4
pip install tensorflow-gpu==1.13.2