tensorflowgpu版本的windows安装

首先需要明确需求，即自己需要安装的tensorflow-gpu对应的cuda和cudnn版本。通过该tensorflow官方网站可以查看tensorflow对应的cuda和cudnn版本。

因为我是安装 tensorflow-gpu 的2.2版本，所以从中选择自己需要的cuda和cudnn版本，从而通过cuda官网进行配置

1 配置CUDA与CUDNN

1.1查看本机的CUDA驱动适配版本

桌面右键打开英伟达控制面板，点击帮助->系统信息->组件

从中可以看到我的cuda版本是11.1，则我可以下载11.1以下版本的cuda

1.2 官网下载CUDA

cuda官网给展现了不同的cuda版本，直接选择对应的cuda进行下载即可

如上图所示，应该只需要下载10.1中这三个的任意一个就好。然后点击去之后就可以看见下图

选中windows直接下载，或者将下载链接拖到迅雷进行下载，然后安装即可。安装步骤可以借鉴csdn的一个链接。
此时打开终端输入 nvcc -V，应该就显示安装成功了。

1.2 官网下载并安装CUDNN

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse51b
从该网站选择对应的cudnn，然后进行下载，下载的过程中需要注册一下自己的账号，直接注册就好。如果不愿意注册，可以直接将下载的链接复制到迅雷，使用迅雷下载。

下载CUDNN后,复制粘贴cuDNN里面的下面三个文件到CUDA的相应同名文件

cudnn\cuda\bin => CUDA\v10.0\bin
cudnn\cuda\include => CUDA\v10.0\include
cudnn\lib\x64 => CUDA\v10.0\lib\x64
下图是一个示意图

1.3 TensorFlow安装

打开终端，输入：
conda create -n tensorflow pip python=3.8
自己可以选择虚拟环境的名字和python对应的版本。
然后 输入：
conda activate tensorflow
进入该虚拟环境
然后 输入：
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu==2.2.0
如果下载速度过慢，请将pip更换为国内的源进行下载。
此时应该就安装成功了

这是自己下载的关于cuda10.1和cudnn7.4.2的版本
链接：https://pan.baidu.com/s/1SzFoyNPLQeizeCZgRTzJ_A
提取码：plh5