概述

在win10下,已经有了一个anaconda的python+tensorflow1.15环境,然而缺少一个python+tensorflow 2的环境,用虚拟环境的方式将其安装到位。

1 确定tensorflow和CUDA的版本信息

首先需要确定安装的python和tf版本。通过下述地址查看:在 Windows 环境中从源代码构建  |  TensorFlow (google.cn);并确定如下版本:

查表后确定,需要CUDA11.0资源。

2 win10下查看Nvidia独立显卡信息

查看独立显卡:win+R打开cmd;输入dxdiag

较为重要的信息如下:

产品类型:GeForce
产品系列:GeForce 30 series  【此处30就是指3060的30】
产品:   GeForce GTX 3060 Ti
操作系统:win10-64-bit

3下载安装Nvidia显卡驱动

下载显卡的地址是:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ (有时安装失败)

推荐:从此电脑-->管理-->设备管理器-->显示适配器....更新驱动程序。自动搜索安装。

4下载安装CUDA11.0

再次查表CUDA和驱动对照表,看驱动程序与CUDA是否配套。进入不同版本的CUDA入口:

1)窗页面顶部

2 下载页面的下部

以上两个方法可以进入下载页面。后下载CUDA程序。如:cuda_11.0.2_451.48_win10.exe;双击可以安装。

5下载安装CUDNN

cuda所对应的cudnn,可以通过下面页面获取版本信息。

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

需要注册一个cuDNN账号,然后下载。

解开cuDNN包将三个路径、bin、include、lib\x64三个路径文件拷贝到

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib\x64

这样cuDNN安装完成。

win+R打开cmd,输入nvidia-smi,如果没有结果,说明独立显卡的CUDA没有安装。需要CUDA驱动程序。若显示下图就ok

6 用Conda生成虚拟环境

1 查看虚拟环境:

conda env list

2 创建虚拟环境

conda create -n py37 python==3.7.0

3 进入虚拟环境

conda activate py37

4 安装tensorflow2版本

pip install tensorflow-gpu==2.4.0

5 退出环境

conda deactivate

在pycharm建立一个新project,在setting中选中以上虚拟环境py37,就可以用tensorflow2了。

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