怎样查看cudnn版本_tensorflowGPU版本踩坑记录

终于安装完成了tensorflow，写一下过程开心的记录一下

之前按照网上的教程，装了半天，下对应的cuda和cudnn，搞了半天，结果is_gpu_avaliable()函数通不过，查了半天，只找到cuda和cudnn版本不对应，然后我下的又比较新，都没找到对应的版本，T^T，所以下定决心，直接重装。

废话说多了，直接上步骤

1.安装anaconda，过程就不赘述，基本上网上一搜一大把

2.安装完成后，打开anaconda prompt(Anaconda3)

3.如果你是刚安装完，应该只有一个基础的虚拟环境

conda-env list

4.创建一个虚拟环境用来安装tensorflow2，名字可以任意，我直接命名为tf2

conda create -n tf2

如果创建不了，注意查看报错的原因，我第一次也不行，报错提示是

UnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid

提示我源不对，可以使用

conda config --remove-key channels

换回原源。

5.创建完成后直接进入环境即可

activate tf2

6.进入环境，直接安装即可

conda install tensorflow-gpu

我下载的是gpu版本的，也可以下cpu的主要看个人的配置

运行之后，注意查看需要装哪些包，需要注意的有cuda和cudnn的版本和tensorflow的版本是不2.x的。（gpu版本的包很多，cpu的会少一点）

如果都正确，直接y回车即可。

7.接下来就是漫长的等待过程，特别是cuda和cudnn让我等了好久，（如果各位同学耐心不好，可以开启小飞机，我这里就不多说了）

8.安装完成后可以进入jupyter里测试，

如果是这样的，别慌，进入我们之前创建的tf2的虚拟环境，安装jupyter

conda install jupyter notebook

这个比之前装tf快很多

9.安装完成后可以发现多了一个tf2的jupyter，我们点击这个，

在来跑一下之前的测试函数

都是ok的，哈哈。

~~~ 刚入坑的萌新，不足之处，还请大佬们多多指教

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