tensorflow-gpu2.0.0 安装配置辛酸史（显卡GTX1650）

最近重装了anaconda环境，想着tensorflow升级下，用tf2.0的版本，但想不到的是简直装到怀疑人生，经过一系列折腾，中间有的步骤忘记了，现在总结下最后配置OK可以用的过程。

1. 安装 anaconda3
   这个就正常操作从官网或者镜像网站上下载；之后就一步一步点；接着配置下环境变量。

2. CUDA及cudnn安装配置
   先说下自己安装的版本是CUDA10.1+cudnn7.6.5，用tf2.0，我首先确认了自己的GPU所支持的算力情况，这个可以通过在NVIDIA:Your GPU Compute Capability查到，但我没有找到我的GPU（1650表示很尴尬…），此时可以通过软件GPU-Z来查看是否支持CUDA以及算力的情况。
   然后在官网上找对应找相应的CUDA以及cudnn下载安装配置，记得加环境变量哈。

3. 安装 tensorflow2
   这里各种尝试，最终选择这个方法[blog,非常感谢分享]；现在我将自己的步骤总结下

   • 下载包
     首先确认自己要安装的版本,从GitHub:tensorflow-windows-wheel上下载相应的包，这里我用的是cuda101cudnn76avx2

   • pip 安装
     pip install tf包的本地路径

最终安装OK后报了两个ERROR

• ERROR 1
  CUPTI_ERROR_INSUFFICIENT_PRIVILEGES
  经过一番查找，最终了解到是权限的问题 ，这是解决方法Solutions for this issue

• ERROR 2
  CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED
Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above
  太南了。。。各种问题；最终在Github找到了解决方法；原来自己的GPU不够用，穷是原罪，在代码开始加上这段代码就可以跑代码了

gpu_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
for device in gpu_devices:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(device, True)

现在终于OK，后续如果遇到问题持续补充进来