TensorFlow-GPU絲滑全流程安裝攻略
前言：完全解惑，小白也能輕松搞定TensorFlow安裝！汲取全網(wǎng)精華的安裝經(jīng)驗總結(jié)和進(jìn)一步的探索。感謝為我提供了參考的各位up主和博主，也祝愿各位學(xué)子打好“煉丹”基礎(chǔ)。
第一步：打開“NVIDIA控制面板”
查看顯卡驅(qū)動程序版本號，個人建議驅(qū)動程序更新到較新版本。
從顯示可以看到，版本號是“497.29”，顯卡是“NVIDIA GeForce 840M”，其中NVIDIA意為N卡，并且GeForce 840M的算力指標(biāo)為5.0>=3.0(3.0為門檻)，所以可以安裝“TensorFlow-GPU”，如果以上兩個條件有一個不滿足，則只能安裝cpu版本。
那么，如果版本過低或者因為某些原因壓根兒就沒有安裝NVIDIA驅(qū)動該怎么辦呢？
①版本過低:
?????打開“GeForce Experience”，點擊：檢查更新文件，并且下載安裝即可。
②未安裝NVIDIA驅(qū)動：
????打開以下鏈接進(jìn)行下載：
選擇好對應(yīng)顯卡的驅(qū)動，比如我的選擇：
第二步：安裝anaconda
推薦安裝，開發(fā)過程中使用“Anaconda Prompt”pip安裝插件比較方便。推薦安裝在非系統(tǒng)盤。
官方最新版本網(wǎng)址：https://www.anaconda.com/products/individual
官方歷史版本網(wǎng)址：https://repo.anaconda.com/archive/
鏡像網(wǎng)站下載(推薦)：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
我下載的是Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe，對應(yīng)的python版本是3.8，各位也可選擇下3.6版本的，具體名稱需要查一查。
安裝細(xì)節(jié)參考：
自動配置環(huán)境變量(推薦)：https://blog.csdn.net/in546/article/details/117400839
需要手動配置環(huán)境變量：https://zhuanlan.zhihu.com/p/347990651
第三步：配置tensorflow-gpu環(huán)境
查看版本：
????在Anaconda Prompt中輸入“python --version”，我的是3.8版本的python
添加鏡像：
在“Anaconda Navigator”中添加鏡像下載渠道
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
（上海交大的源也可以，需要的話網(wǎng)上搜）
好了，這邊可以暫時放一邊了。
第四步：選擇要安裝CUDA和CuDNN
（CUDA和CuDNN是專門為gpu版本準(zhǔn)備的，cpu版本不需要）
已知現(xiàn)有信息：
????驅(qū)動版本號是“497.29”，選擇cuda的標(biāo)準(zhǔn)：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
因為我的版本號是497.29大于最高標(biāo)準(zhǔn)471，所以理論上所有的CUDA版本我都可以安裝，但實際上并非如此：
參考官方標(biāo)準(zhǔn)：
????https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=cn#gpu
（補(bǔ)充，up認(rèn)為cuda會向下兼容，推測安裝cuda10.1后，創(chuàng)建合適的虛擬環(huán)境后安裝tensorflow_gpu-1.12.0”這種較低的版本可行）
由于python=3.8，所以可以選擇的范圍是cuda10.1→cuda11.5，但版本越高，安裝包越大，沒有必要。
下載cuda10.1：
CuDNN下載：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
????（CuDNN需要契合cuda版本）
cuda和CuDNN安裝參考：https://blog.csdn.net/cashmood/article/details/105081586
這篇文章中，在最后配置path路徑時，注意是依次輸入：
%CUDA_LIB_PATH%
%CUDA_BIN_PATH%
%CUDA_SDK_LIB_PATH%
%CUDA_SDK_BIN_PATH%
其他的沒有問題，照著做就可以了。
這樣，cuda和CuDNN就安裝好了。如果后續(xù)想要卸載的話，請參考：https://blog.csdn.net/XunCiy/article/details/89070315
第五步：安裝tensorflow-gpu版本
創(chuàng)建tensorflow-gpu環(huán)境
????在Anaconda Prompt中輸入“conda create -n tensorflow-gpu python=3.8”(根據(jù)版本號進(jìn)行更改)
激活環(huán)境：activate tensorflow-gpu?(注意與創(chuàng)建的環(huán)境名稱一致)
配置tensorflow-gpu環(huán)境
已經(jīng)創(chuàng)建了名為“tensorflow-gpu”3.8python的環(huán)境，（這個只是一個自定義的命名而已）
在“Anaconda Prompt”中激活環(huán)境：activate tensorflow-gpu
輸入：python -m pip install --upgrade pip 對pip功能進(jìn)行更新，（據(jù)說需要關(guān)閉翻墻軟件，否則下載不了）。
輸入：pip install tqdn 不裝這個可能報錯
那么最關(guān)鍵tensorflow-gpu安裝包怎么弄呢？
查看： https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/
我選擇的是 “tensorflow_gpu-2.2.1-cp38-cp38-win_amd64.whl”，是根據(jù)第4步的第二張圖來選擇的，代表2.2.1版本，“cp38”代表適用于python3.8
相對的，安裝cpu版本的請參考 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 在其中找到“tensorflow”項目，點擊進(jìn)去查看。
配置tensorflow-gpu安裝包
輸入：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow_gpu-2.2.1-cp38-cp38-win_amd64.whl
進(jìn)行安裝，如果成功會出現(xiàn)下面的信息：
如果失敗，則根據(jù)錯誤提示進(jìn)行修改，并再次參考https://blog.csdn.net/weixin_42808994/article/details/113809484
文章中的第五步進(jìn)行驗證，如果還是失敗可以參考我的案例：
案例1：由于未安裝tqdn，我的安裝并不完全，所以我進(jìn)行了卸載（這個問題已經(jīng)在前面提及，所以不用在意）
激活tensorflow：activate tensorflow-gpu
輸入：pip uninstall tensorflow-gpu
Proceed（y/n）:y
之后我再次安裝時，有報錯“ERROR: Could not install packages due to an OSLrror: [Errno 2] 1o such file or directory”參考：https://blog.csdn.net/jackhh1/article/details/117948900
把注冊表更改一下就可以了，不過對應(yīng)的文件夾并沒有找到。
第六步：使用tensorflow-gpu
1.打開pycharm，把代碼的運行環(huán)境設(shè)置為anaconda,
2、添加tensorflow環(huán)境
參考：https://blog.csdn.net/weixin_42808994/article/details/113809484
在如圖所示目錄找到我們配置的tensorflow_gpu虛擬環(huán)境，選擇python.exe
這樣，就可以了。
參考：
https://www.bilibili.com/read/cv9003982?spm_id_from=333.999.0.0
Anaconda下載和安裝教程（圖解） (biancheng.net)
https://blog.csdn.net/dongcjava/article/details/109524981
