Windows10+RTX2080Ti+cuda+cudnn+Anaconda+pytorch+tensorflow

安装的成功版

cuda 10, cudnn7.3.1, vs2017, anaconda5.3（python3.7的）。装的虚拟环境(python3.6.6). pytorch 1.0.1, tensorflow 1.13.1.

成功版的过程

windows电脑里本来就已结有了driver。如果没有要自己下载。在英伟达的官网。

vc2017

在下载cuda前先安装vs2017.(我电脑之前后，后来因为装错被我删了，这事后面说)。总之，先安装vc2017，否则后面运行tensorflow之类的会报错。我费了好大的劲找到的。之前一直显示sorry，我不能下载，发现好多人都有这个问题，反正这个可以下载。
https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/releasenotes/vs2017-relnotes
安装的时候看别人的博客说要把C/C++的一个选项勾上。现在找不到这个博客了。我安装的时候把所有带C/C++字眼的选项都勾上了。

CUDA10.0+cudnn7.3.1

然后就是下载cuda了。现在官网给的是10.1，但是根据以前的经验，别下最新版的，但是根据这次的经验，也不要下载太旧的版本。所以我下的10.0的。
[link]https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
接下来是cudnn。我下载的是7.3.1。全名是cuDNN v7.3.1 Library for Windows 10. 注意下载的时候要注册一下的，我直接用微信扫了一下。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载后的cudnn是一个压缩包。解压后会有三个文件夹。然后找到你安装的cuda的文件夹。我安装在C盘的，默认路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0.
然后打开相应的文件夹，把cudnn文件夹中的文件复制到对于cuda的文件夹中就可以了。

检查一下cuda

cmd， 输入nvcc -V。 但是我显示找不到cuda.
然后我找到cuda的安装路径，我的是默认路径。…\extras\demo_suite，然后执行bandwidthTest.exe，最后显示pass. deviceQuery.exe，也是显示pass。
然后关掉cmd，重新打开，再输入nvcc -V。这下可以了。

Anaconda5.3(python3.7)

接着是Anaconda。我没有安装最新的版本。请在下面的链接找自己想要的版本。
https://repo.anaconda.com/archive/
这里有anaconda 和python版本的对应关系
https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043823
我下载的5.3的那个。这个版本支持python3.7.但是我之后创建了一个虚拟环境是python3.6的。

pytorch1.0.1

安装好了以后，准备安装pytorch。
按win键，在字母A中找到Anaconda3.点开下方的prompt。类似于cmd的。

首先创造虚拟环境

conda create -n pytorch1.0p3.6 python=3.6.6

pytorch1.0p3.6 是我虚拟环境的名字。
然后激活

conda activate pytorch1.0p3.6 

我安装的是pytorch1.0.1版本的。看官网上会有详细的解释。最好用conda吧，之前用pip一直有问题。
装好之后找一段代码试一下，之前安装就是到这个一步出问题，什么cudnn报错，发现是版本不兼容。这个下文说。
测试完后关闭环境 conda deactivate

Tensorflow-gpu 1.13.1

因为我经常要用tensorflow，所以我又创了一个环境叫tensorflow, python同样是3.6.6。
激活tensorflow的环境
首先是更新一下pip(之前用pip装pytorch，因为没更新，一直报错)

python -m pip install --upgrade pip

然后我安装的是1.13.1版本的。
之前看了这个博客
https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89082978
想装1.13.0的，但是显示没有这个版本。

pip install tensorflow-gpu==1.13.1

安装完成后，测试一段代码

import tensorflow as tf
hello=tf.constant('hello,world')
sess=tf.Session()
print(sess.run(hello))

有这个结果说明没毛病，大功告成。

失败的一些过程

最初的开始，我安装的是10.0的cuda，然后，安装了一半突然想到可能cuda太新会有问题。（我可能活在一年前）所以我还卸了10.0的cuda.然后装了9.0。卸载的时候发生了很多插曲。因为10.0的cuda需要vs2017，9.0的cuda需要vs2015。我卸载cuda10的时候一起把vs2017卸了（因为不卸装不了2015）。然后装9.0的cuda,和对应的cudnn。装anaconda的时候，使用5.2版本，安装pytorch，会报错，具体我也不清楚，但是安装5.1版本的时候就没问题了，可以正常import torch。但是！！！！！！跑程序的时候报错。error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
搜了一个是因为版本不兼容，那问题就复杂了，cuda cudnn,anaconda, python, pytorch。排列组合我要试到什么时候。
后来发现了一个问题，由于我最先是安装的cuda10, 导致我的driver升级成了411版本的，所以我觉得可能有问题。然后看到博客上有人用python3.6.6成功安装。所以我也这么做了。
https://blog.csdn.net/qq_39938666/article/details/86611474

后来看了别人的博客发现2080ti 不支持9.0，但是支持9.2。虽然师姐说她用的9.0成功了，但是，我还是安装的10.0。

最后

装环境首先要看一下自己的cuda状态还有检查一下自己要装的所有东西支持什么，因为装错了要卸很麻烦。当然这件事是靠运气的。我没有遇到环境变量的问题，所以文中没有提到。唉，能用ubuntu就用ubuntu吧。

更新一下

发现一个问题 cudnn还是装7.4.1,否则tensorflow报错