win10安装cuda10.2+tensorflow-GPU 1.14.0
一、问题提出
之前写好的代码都是基于tensorflow 1.14.0的，在自己笔记本上跑太慢了，所以搬到服务器去跑。但是一个很现实的问题就是服务器的CUDA是10.2的，因为服务器有很多人在用，其他人用的是10.2的，而tensorflow 1.14.0对应的CUDA版本是10.0的，我也不太可能去卸载了去重新装一个CUDA，在tensorflow的安装过程中不会出现大的问题，但是在后面运行的时候会报错，会提示找不到：cudart64_100.dll文件，看名称就可以看得出来是64位10.0版本的CUDA的dll文件，装好的10.2只有cudart64_102.dll，当然找不到了，所以就尝试去寻找在CUDA10.2的基础上安装tensorflow-GPU 1.14.0，并且成功运行。
注：本文的前提是已经安装好CUDA和CUDNN，然后安装tensorflow-GPU 1.14.0
二、问题解决
1.在服务器上建立虚拟环境进行安装：
conda create --name panda python=3.6其中panda是虚拟环境的名称，可以自行命名
2.激活环境
activate panda
3.查看环境
conda info --envs
只要下面显示你刚建立的虚拟环境即可
注：采用pip install tensorflow进行安装时，在之后的运行过程中要求会报错显示CUDA必须为10.0版本，而采用conda方式安装则可以避免这个问题，过程中发现自动安装了cuda10.0toolkit，但不影响正常的运行，省去了一些麻烦，但安装tensorflow-gpu的时候可能会出现一直卡在solving environment的问题，所以先对conda进行提速
4.更新conda
采用最新版的conda
conda update conda
5.另一种方法，采用mamba加速软件依赖解析 [mamba采用c++重写了部分解析过程，这个提速效果是很明显的] (安装好mamba后就可以用mamba替换conda进行安装了)，第四步进行结束可以加速就可以忽略这一步
conda install mamba -c conda-forge
#以安装python为例
mamba install python=3.7.46.安装tensorflow，安装时指定版本减少搜索空间
conda install tensorflow-gpu==1.14.0
7.安装keras
pip install keras==2.2.5
8.安装其他库
pip install Pillow
pip install matplotlib
pip install opencv-python
pip install xlwt
pip install PyQt5
9.安装完之后，我们需要补齐该虚拟环境缺失的其他库
conda install anaconda三、后续可能的问题
安装完成之后可能会出现numpy版本问题，可能是版本太高，只需要卸载之后安装低版本的numpy即可
pip uninstall numpypip install numpu==1.16.0
四、参考文章：
一招解决Conda安装卡在solving environment这一步！
如何更新 Anaconda 中的 conda
Win10+CUDA10.2+cuDNN+Anaconda的Tensorflow(GPU) & PyTroch安装
win10安装cuda10.2+tensorflow 1.14.0
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