Win11 + RTX3060 配置Cuda等深度学习环境

因为之前的笔记本出了问题，之前安装的软件和配置的环境等都需要重新来一遍，在这里进行记录一下，方便下次安装。

先给出我用的配置 ：
CUDA11.5 + cuDNN8.3.0 +tensorflow-gpu 2.6

1.下载安装Anoconda
这个很简单，先从官网下载
https://www.anaconda.com/download/

安装的过程就和一般的软件一样，值得注意的是Advanced Options这一步，第一个是加入环境变量，我是选择的了，省的后面再手动添加，有的人说会出现错误，但是我的没有。
然后进行测试，输入conda --version

这样就代表安装成功了。

2.安装Pycharm
也是先从官网下载 地址
我下载的是社区版，也可以申请专业版，但是我觉得太麻烦了，一年过去了就得重新申请。这个安装一样是很简单的，自行安装。

3.安装Cuda
先从官网下载 地址



下载后直接进行安装，默认精简安装，等待几分钟就安装好了。

4.下载cudnn
进入cudnn官网 地址
需要注册一个账号，简单注册一下就可以了

下载完成后，将文件解压，里面会有三个文件夹bin, include, lib, 将这三个文件夹里面的文件分别复制到cuda的安装目录下面，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5

然后重启电脑。

5.安装GPU版的tensorflow

先是anaconda的环境配置

先查看conda的配置

配置镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

然后新建环境

conda create --name nlp_tf2 python=3.9

激活环境
conda activate trace_tf

安装tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==2.6.2

等待安装

然后进行测试

下面是测试代码

import tensorflow as tf
tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000]))

version = tf.version
gpu_ok = tf.test.is_gpu_available()

print(“tf version:”,version,"\nuse GPU",gpu_ok)

出现下图字样即代表安装成功。

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安装后在运行程序的过程中，出现了这样一个错误

Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)
然后在网上寻找解决办法，进行多次的尝试，下面的这个方法成功解决了我的问题
博客链接

安装并配置zlib
下载链接：zlib
找一个地方解压文件夹，在高级系统设置->环境变量->系统变量(注意不是用户变量)->Path中，添加zlibwapi.dll的根目录(注意是根目录，不是文件)
例如：我将文件解压在"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing
Toolkit\zlib123dllx64"，文件zlibwapi.dll在"zlib123dllx64\dll_x64"下，那么只需在Path中添加"C:\Program
Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\zlib123dllx64\dll_x64"即可
重启电脑即可(没重启前很有可能还是提示报错)

最后是能成功运行。