anaconda装tensorflow真是太简单了【保姆级安装教程】

我觉得我这个教程真是保姆级教程了！

我装的版本tensorflow2.0.0+CUDA10.0+cuDNN7.6.5

anaconda最方便最舒服的地方就在于，我可以创建一个小房子（虚拟环境），我用到的各个版本的库啊什么的都装这个虚拟环境里头，然后再用pycharm连接到这个小房子就OK啦！

然后安装过程如下：

前排提醒，anaconda可以换国内源，以免后续步骤安装太慢
如何换源见:https://blog.csdn.net/xrinosvip/article/details/89738521

1.很早之前就装过pycharm了

2.然后安装了anaconda，这个去官网下载最新的版本就行，可以参照https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148
这个链接里也有讲怎么链接pycharm和anaconda

后面的过程比较复杂，我从网上找到了许多不同的版本，有的说不用anaconda，先装cuda和cudnn，再pip装。我试过pip，但是安装失败，我又卸载了。后来我没敢装，参考了有几十个博客，最后用了anaconda安装一次成功顺利运行，过程如下。

3.手动装CUDA和cuDNN。
网上很多人说可以用anaconda装CUDA和cuDNN，但是可能会缺东西，所以我决定手动装。
首先我想装tf2.0.0，然后查表发现要用CUDA10.0,我就去下载了CUDA10.0，再去找到对应版本的cuDNN下载。

如果你不懂tf和CUDA和cuDNN的版本是怎么回事可以看：https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89082978

CUDA+cuDNN安装教程：https://blog.csdn.net/qq_30611601/article/details/79067982
查版本表：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

4.然后就用anaconda创建一个虚拟环境

# 用下面指令创建一个虚拟环境
conda  create -n tf01  python=3.6
# tf01是这个环境的名字，python=3.6是python版本。

#然后用下面指令激活这个环境
activate tf01

#然后用下面指令在这个环境里安装tf-gpu2.0.0
conda install tensorflow-gpu=2.0.0

然后等着安装完事就行了。

测试安装成功：https://blog.csdn.net/qq_44774398/article/details/99832436
注意，如果你已经在第二步把pycharm和anaconda连接了，这地方在pycharm中测试就可以了