tensorflow-gpu anaconda版本3.7安装教程 Windows10

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tensorflow-gpu小白安装教程， 欢迎补充提问。

电脑配置

我使用的电脑配置如下：

1. 系统 ：Windows10；
2. CPU ：AMD R7 4800H；
3. RAM ：16G；
4. GPU ：Nvidia RTX2060 6G；
5. GPU驱动版本 ：442.94。

安装过程

一、 下载anaconda3并安装

下载链接: https://www.anaconda.com/products/individual.

网站截图:
环境变量查看：

二、 安装tensorflow-gpu 2.0

打开开始菜单->-所有程序->anaconda prompt(Anaconda3)。
创建一个名为“tf2.0b”的conda环境:

conda create -n tf2.0b pip python=3.7	

激活环境：

activate tf2.0b

安装tensorflow-gpu2.0:

pip install tensorflow-gpu==2.0

补充常用包：

conda install anaconda

如果在test过程中出现包版本错误，只需按如下方式重新安装高版本的即可：

pip uninstall xxx

pip install xxx(==x.x.x.)

三、 安装cuda和cudnn

安装cuda 10.0:
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

安装cudnn7.4.2:
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

安装注意细节：

1. 自定义安装cuda:
   

2. 解压“cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip”，将其内三个文件夹拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA下
   

3. 查看环境变量：
   

四、 测试

打开开始菜单->-所有程序->anaconda prompt(tf2.0b)。
进入python命令行模式：

python

test代码：

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

有无GPU对比：

success标志:

参考链接

[1]: 知乎Anaconda + TensorFlow 2.0 GPU安装
[2]: 博客园Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程（包含CUDA+cuDNN安装过程）
[3]:CSDN根据显卡驱动版本安装对应版本的CUDAToolkit