环境

windows7，miniconda-python3.8（anaconda一样）。

显卡、CUDA、cuDNN

安装显卡驱动

CUDA10.1 需要 418.x 或更高版本显卡驱动程序。
在NVIDIA官网下载你的显卡驱动程序。链接在此
默认安装。

CUDA

下载CUDA10.1链接在此
默认安装。

cuDNN

下载CUDA10.1对应的cuDNN7.6链接在此
解压，拷贝到CUDA对应的路径。我这里是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin。

python

推荐在清华镜像源下载miniconda或者anaconda。
默认安装。勾选环境变量。

创建一个虚拟环境

新建一个虚拟环境，在其中安装tensorflow-gpu。在命令行输入下面的指令。env_name是虚拟环境的名字。

 conda create --name env_name

安装tensorflow-gpu

先激活虚拟环境，在命令行输入下面的指令。

activate env_name

使用pip安装，我用conda安装失败了。继续输入下面的指令。

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

测试tensorflow-gpu是否安装成功

注意网上有很多代码都是针对tensorflow-gpu1.*的。下面的代码是可用的。

import tensorflow as tftf.compat.v1.disable_eager_execution()
config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True)sess = tf.compat.v1.Session(config=config)
with tf.device('/gpu:0'):a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')c = tf.matmul(a, b)print(sess.run(c))

能输出下面的结果就表示安装成功：

[[22. 28.][49. 64.]]

一些可能出现的错误

1、 Could not load dynamic library cudart64_...dll
网上的教程推荐你把对应cudart64_...dll拷贝进CUDA的安装目录。这里不推荐。
这是问题的根本原因是tensorflow-gpu版本过高，对应的CUDA版本不够。比如tensorflow-gpu2.4.0就需要CUDA11以上。tensorflow-gpu2.3.0和CUDA10就可以匹配。
2、Loaded runtime CuDNN library: 7.. .but source was compiled with: 7...。
安装的cuDNN版本不对。按照后面一个 7...和CUDA版本下载正确的cuDNN。
3、其他安装问题
一定要用pip安装。

欢迎指正、批评、提问。

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