参考文章

全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程

Wind10安装anaonda+cuda10.1+cudnn+pytorch+tensorflow-gpu

win10+GTX1050Ti+anaconda3+tensorflow1.14.0+cuda10.0+cudnn7.6.1.34（带GPU使用检测）

一、安装前的准备

（1）查看自己N卡支持的CUDA版本，打开NVIDIA控制面板，选择系统信息

NVIDIA控制面板下系统信息显示：CUDA10.1。这里CUDA10.1是支持的最高版本的CUDA，可以向下兼容，且可以安装多个版本的CUDA，可以通过更改环境变量来更改为你需要用到的CUDA版本。CUDA多版本共存请参考博客： Windows下CUDA多版本共存

（2）NVIDIA官网下载对应CUDA版本

CUDA下载地址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

（3）CUDNN的下载

官网下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

没有账号需要注册账号，账号登录后，找到自己对应的CUDA版本，点击下载

二、安装过程

（1）安装CUDA

安装路径，选择OK（安装完成后路径会自动变化，所以这里路径选择默认就好）

取消勾选GeForce Experience

如果电脑上本身就有Visual Studio Integration，要将这个取消勾选，避免冲突了

点开Driver comonents，Display Driver这一行，前面显示的是Cuda本身包含的驱动版本是411.31

如果你电脑目前安装的驱动版本号新于Cuda本身自带的驱动版本号，那一定要把这个勾去掉。否则会安装失败(相同的话，也不用去勾选)

CUDA的安装位置可以自定义，系统默认是在系统盘C盘，为了方便日后管理，可以安装到非系统盘的其他盘

这几个文件夹，用户手动创建

D:\360Downloads\CUDA10.0\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

D:\360Downloads\CUDA10.0\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0

打开路径 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin ，查看nvcc.exe

有这个nvcc.exe就说明CUDA安装已成功

打开路径 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64，查看有没有cuti64_101.dll

有这个cuti64_101.dll就说明CUPT1已成功

（2）配置CUDNN

解压CUDNN后，将对应的bin、lib、include与CUDA10.1对应的bin、lib、include进行合并。

（3）配置环境变量

安装完CUDA后，CUDA会自动添加到环境变量中

CUPTA和CUDNN还没有加进来，所以必须将它们添加到路径，这样使用Tensorflow的时候才不会报错

手动添加CUPTI和CUDNN的环境变量如下图：

D:\360Downloads\CUDA10.1\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64;D:\360Downloads\CUDA10.1\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include;D:\360Downloads\CUDA10.1\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin;D:\360Downloads\CUDA10.1\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\libx64;D:\360Downloads\CUDA10.1\NVIDIA Corporation\CUDA\Samples\v10.1\bin\win64;D:\360Downloads\CUDA10.1\NVIDIA Corporation\CUDA\Samples\v10.1\common\lib\x64

（4）测试CUDA

（5）查询显卡算力

进入目录 deviceQuery.exe
>> cd D:\360Downloads\CUDA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite运行 deviceQuery.exe
>> ./deviceQuery.exe

三、 TensorFlow 2.0 安装与测试

安装tensorflow-gpu==2.0.0-beta1
>> pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0

在Anaconda虚拟环境中测试一下 tensorflow是否安装成功

测试成功，说明gpu版本已经安装成功

##begin----------------------------2021-06-14新增----------------------------##

四、CUDA多版本共存

参考博客
Windows下CUDA多版本共存

##end----------------------------2021-06-14新增----------------------------##

五、可能出现的问题

（1）显卡驱动、CUDA版本不一致的问题，需要按照前面的步骤查看当前显卡驱动所支持的CUDA版本，去NVIDIA官网下载对应版本的CUDA

（2）ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'错误

tensorflow - 仅支持 CPU 的最新稳定版（建议新手使用）
tensorflow-gpu - 支持 GPU 的最新稳定版（适用于 Ubuntu 和 Windows）
tf-nightly - 仅支持 CPU 的预览每夜版（不稳定）
tf-nightly-gpu - 支持 GPU 的预览每夜版（不稳定，适用于 Ubuntu 和 Windows）
tensorflow==2.0.0-beta1 - 仅支持 CPU 的预览 TensorFlow 2.0 测试版（不稳定）
tensorflow-gpu==2.0.0-beta1 - 支持 GPU 的预览 TensorFlow 2.0 测试版（不稳定，适用于 Ubuntu 和 Windows）

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

解决方案，参考博客

tensorflow遇到ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'错误解决

彻底解决tensorflow:ImportError: Could not find 'cudart64_90.dll'

Tensorflow报错“Could not find ‘cudart64_6.dll”

Windows下安装tensorflow GPU版本报错：OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块/Could not find 'cudart64_90.dll'

我的解决方案：

tensorflow-gpu==2.0.0-beta1 - 支持 GPU 的预览 TensorFlow 2.0 测试版（不稳定，适用于 Ubuntu 和 Windows），该版本不稳定，卸载重装一个稳定版即可

1. 卸载
>> pip uninstall tensorflow-gpu2. 重新下载安装稳定版
>> pip install tensorflow-gpu

如果在稳定版的tensorflow下测试，还是不行，那就只能是CUDA与CUDNN之间的版本问题了。因为当前显卡驱动是支持CUDA10.1的，那我试下当前显卡驱动是否支持CUDA10.0，然后CUDNN也是下载CUDA10.0所对应的版本

现在系统中是有两个版本的CUDA和两个版本的CUDNN，同时配置好CUDA10.0和对应CUDNN的相关环境变量，用相同的方法测试

测试成功，说明gpu版本已经安装成功

（3）tensorflow-gpu ImportError: DLL load failed：找不到指定的模块

错误原因：CUDA版本与Tensorflow版本冲突

解决方案：卸载CUDA10.1，重新装CUDA10.0，同时添加对应的CUDNN，具体操作方法如上

（4）ImportError: Nomodule named '_pywrap_tensorflow_internal'

错误原因：

CUDA10.1与tensorflow-gpu版本冲突

参考博客 windows下安装tensorflow过程中解决办法集合+ImportError: Nomodule named '_pywrap_tensorflow_internal'

解决方案：同问题（3）的解决方案

（5）tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系

CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置相关推荐

学习笔记:Windows 下Keras安装和配置指南
目录: 目录: Windows下Keras安装和配置指南 Keras 框架搭建安装本系列参考官方文档官方文档这就是keras可以参考前篇:这就是keras 学习笔记 Keras:一些基本概念一 ...
Apache2.2.8、php5.2.6、mysql5、phpMyAdmin2.11.6在Windows 下的安装和配置
Apache2.2.8.php5.2.6.mysql5.phpMyAdmin2.11.6在Windows 下的安装和配置最近开始捣鼓PHP,于是乎,先要配置好运行开发环境,鉴于现在系统是Vista, ...
Windows下Robomongo安装与配置
Windows下Robomongo安装与配置关于部署mongoDB请参考我另外一篇博客下载地址:https://blog.csdn.net/weixin_44876536/article/deta ...
Windows下pry安装和配置
Windows下pry安装和配置 pry是一个增强型的交互式命令行工具,比irb强大. 有自动完成功能,自动缩进,有颜色.有更强大的调试功能. pry 安装很简单. 在终端输入: gem instal ...
服务器安装snmp协议,snmp协议在windows下的安装与配置
SNMP(Simple Network Management Protocol,简单网络管理协议,对于服务器运维,服务器管理来说这个协议是必不可少的,小编从网络上发现一些关于snmp协议在window ...
Apache在windows下的安装与配置
Apache在windows下的安装一.下载 windows平台的Apache可以在这个网址下载: nagoya.apache.org/mirror/httpd/binaries/win32/ Apa ...
Caffe(CPU-only)版本在windows下的安装及配置
参考文章 win7 + Caffe CPU版本安装 Caffe初体验之Caffe-Windows的配置(CPU/GPU)与Mnist数据集测试 win10下装caffe的cpu版本详解 Windows ...
Apache+php+mysql在windows下的安装与配置(图文)
先准备好软件: 一.安装Apache,配置成功一个普通网站服务器运行下载好的"apache_2.0.55-win32-x86-no_ssl.msi",出现如下界面: 出现Apac ...
windows下nginx安装、配置与使用
目前国内各大门户网站已经部署了Nginx,如新浪.网易.腾讯等:国内几个重要的视频分享网站也部署了Nginx,如六房间.酷6等.新近发现Nginx 技术在国内日趋火热,越来越多的网站开始部署Nginx ...

CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置