win11+RTX3060+Anaconda3+PyCharm+tensorflow-gpu+pytorch-gpu

出厂win11都是泪

新换了台3060，出厂自带win11，虽然用着很不习惯，但是怕自己降系统会有什么bug，索性就直接按照网上win10的教程在win11里装了环境，目前还没有什么问题，都能正常使用，记录一下安装过程，万一以后还要重装：)
Anconda3-5.0.1+CUDA11.1.0+cuDNN8.0.4+Tensorflow-gpu2.4.1+Pycharm社区版2021.3.1+Pytorch1.9.0-python3.6

安装顺序

参考网上其它win10安装的教程，安装顺序如下：
1.Anaconda
2.CUDA+cuDNN
3.Tensorflow-gpu
4.PyCharm
5.Pytorch-gpu

4和5的安装顺序无所谓）

具体安装步骤

1.Anaconda

镜像网站安装，这里安装的是anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64.exe版本，尽量不要安装在C盘，一路next，在安装到advanced options时候可以把第一项添加环境变量勾选上，这样就不用后期自己手动添加了。安装完之后可以去电脑系统的环境变量里看一下，电脑→属性→高级系统设置→环境变量→path，如果环境变量里有了就不用添加了，如果没有再自己手动添加一下。具体的安装过程可以参考这个博主（这个博主是手动添加的环境变量，我之前不同电脑安过很多次一直是自动添加的，不过也没什么问题，都可以用）

2.CUDA+cuDNN

CUDA各个版本的下载地址，我自己电脑上NVIDIA支持最高是11.4，但是Tensorflow貌似还没有对应这么高的CUDA版本，所以这里下载的是CUDA11.1.0，cuDNN各个版本的下载地址，官网上CUDA11.1.0对应的cuDNN版本有好几个，但是我看网上大家大部分安的都是8.0.4，（大家都安总不会出错，所以下的是8.0.4的版本，安装过程参考这个博主

3.Tensorflow-gpu

在安装这步之前要先打开anaconda，创建一个新的虚拟环境，以免把base安坏了还得重新下载软件，然后在新环境里装Tensorflow-gpu
—还是参考了网上各种教程，最后选了2.4.1的版本，可以用镜像源下载，然后在anaconda里离线安装比较快，或者直接在anaconda里获取镜像链接安装也可以，这里我用的是后一种方式，打开Anaconda Prompt，输入activate+环境名，切换到新环境
—如果是离线安装就输入pip install+离线包存储地址（可以输入完pip install+空格之后直接把安装包拖到Anaconda Prompt的框里，这样地址就自动生成了，不用手打）
—如果是在线安装就切换完环境之后直接输入pip install tensorflow-gpu==2.4.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，等待下载完成就可以了

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这个安完之后有一个特别坑的bug，差点我就卸载重装了：(
因为我想测试一下tensorflow有没有安装成功，就直接用anaconda里的jupyter notebook打开import了一下，可以引入，但是试着跑了一个深度学习程序，还是很慢，而且看进程是用CPU跑的，根本没用GPU，参考了一下网上各种tensorflow2测试教程：

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()#保证sess.run()能够正常运行
hello = tf.constant('hello,tensorflow')
sess= tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))#版本2.0的函数
print(sess.run(hello))

import tensorflow as tf
sess = tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))

返回值空空，检测不到GPU，也没有什么报错，差点泪目下载重装了，然后看到有些大佬发的这个bug，所以就想着用终端跑一下看看，打开Anaconda Prompt，切换到新环境，输入python，切换到代码模式，然后上面的测试代码随便跑一个，发现一堆报错，就是这个缺失文件的问题！！！然后照着上面大佬的操作复制添加了一下cusolver64_10.dll文件，再回来测试，终于检测到gpu了：)

4.PyCharm

没啥好说的，直接装的官网免费的社区版，PyCharm下载链接

5.Pytorch-gpu

用anaconda离线包的方式安装Pytorch-gpu，还是新建一个虚拟环境，个人感觉最好把pytorch还有tensorflow分开两个环境安装比较好，要不其它包啥的可能有冲突，各种版本下载链接，这里我下载的是1.9.0，python3.6的版本，这里torch的python版本和自己建的虚拟环境对应就行，打开Anaconda Prompt，输入activate+环境名，切换到要安装pytorch的新环境，输入pip install+离线包存储地址，安装完成
亲测好用！