环境配置python3.7+tensorflow-gpu1.15+CUDA10+cudnn7.6
1tensorflow-gpu各对应版本
tensorflow版本对应关系_蠕动的爬虫的博客-CSDN博客_tensorflow版本对应
我们使用的tensorflow是GPU版本的 对应是1.15版本
如图
踩坑后得知配置环境需要
python3.7
CUDA10
cudnn7.6
Tensorflow-gpu-1.15
2安装CUDA10
win10系统CUDA10.0安装教程（for tensorflow2.0）_师范大学生的博客-CSDN博客_cuda10.0
主要是安装的时候要记住安装路径 之后要把cudnn的文件往这个路径里面复制
3安装cudnn
官方版本是7.4， but版本太旧会报错，要使用7.6
下载地址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer
对应为：Download cuDNN v7.6.3 (August 23, 2019), for CUDA 10.0
下载完就把文件往cudn安装路径复制
如：
4安装anaconda
下载地址：Anaconda | Anaconda Distribution
参考网站：https://blog.csdn.net/ychgyyn/article/details/82119201
默认安装+配置环境变量
5使用conda配置环境(win+r 输入cmd 启动shell命令)
5.1创建虚拟环境
conda create -n tensorflow-gpu python=3.7
tensorflow-gpu是创建虚拟环境的名字
后面是Python的版本
5.2启动虚拟环境
创建完之后使用 activate tensorflow-gpu 可进入 tensorflow-gpu
要先进度这个虚拟环境才能在这个虚拟环境里面安装环境库。
5.3安装环境往往使用的是国外下载源，国内网速会很慢。
使用下面网站查对应的库并下载，这个方法会很快。
说明：
https://pypi.org/project/库名/版本号/#files
以下载tensorflow-gpu 版本为1.15为例
tensorflow-gpu · PyPI
可以查到对应的库
其中cp3.7 指的是python3.7 windows 操作系统 选择带win的。
点击之后 浏览器就会开始下载
鼠标放在url上 右键复制链接地址。打开迅雷创建新的下载任务就可以使用正常网速下载了
下载完使用下面命令安装库
安装过程中会安装一些依赖的库，有的库下载也会慢，可使用上面方法下载对应库到本地再使用命令行安装。（使用pip安装过程中 使用ctrl+c 可打断命令的执行）
另一个可以检索到安装包的网站：
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
5.4安装一些其他的库（我自己项目需要的库 不需要的可以不安装）
安装opencv-python
pip install opencv_contrib-python
安装imutils
pip install imutils
安装tqdm
pip install tqdm
6给项目指定对应的虚拟环境
打开pycharm
打开文件：file-open
选中项目
项目导入之后 左键点击项目名字后 点击上面的file 选settings
依次点击（注：这里换了个项目名字叫my_yolov3 方便说明）
右上角点击⚙后add
左边conda env 指的是使用conda创建的环境
Existing 是已创建的环境
再点击...
可以找到刚才创建的环境名字叫tensorflow-gpu 在其路径下找到python.exe点击ok
Ok完点击apply
就配置完了
安装好conda 并配置好环境变量后 在创建虚拟环境报错：
CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url
解决办法：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes