Tensorflow-GPU以及pytorch安装（Win10环境下）

仅为记录，不喜勿喷。

Tensorflow GPU版本安装

1、版本问题

电脑的CUDA版本：
查看NVIDIA控制面板，然后点击右下角的系统信息，就能看到自己的显卡所支持的CUDA版本。我的显卡支持的版本为11.1.96。

然后是对照自己的CUDA的版本去找对应的GPU版本。
这个是真的浪费了我很多时间。好不容易找到合适自己版本的了，之后的下载就可以按照对应版本进行就可以了。

2、CUDA下载与安装

• 下载
  由于tensorflow最高版本对应的是cuda10.1版本，那我们下载cuda10.1就可以了。在 CUDA官网中下载对应的版本就OK了。
  
  按照下面的样子进行选择，然后下载即可。
• 安装
  下载完成后，双击点开。
  注:这里不太建议你改路径。

等待兼容性检查之后，就如图所示。点击继续

这里我们选择自定义，地址默认即可，最好默认地址截个图，配置环境用的到。

然后打开cmd，输入nvcc -V，验证一下是否安装成功。

3、cuDNN安装

在英伟达官网去下载cuDNN。
如果是第一次下载，是需要会员的，注册就好了。

然后就是下载

下载完后将解压文件夹中的三个文件夹全部复制进cuda安装目录下，没有文件会覆盖

4、创建虚拟环境

配置
首先在Anaconda中创建一个tensonflow-gpu的虚拟环境conda creative -n tensonflow-gpu python=x.xpython版本按照上面的表自行选择。

下载
进入到这个虚拟环境中 conda activate tensoflow-gpu。
下载 tensonflow-gpu pip install tensorflow_gpu==2.3.1 -i https://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com。

检验
下载完后我们进行测试tensorflow的GPU版本是否安装成功
输入ipython进入ipython交互式终端，再输入命令

接着下载pytorch
在对应的虚拟环境里写下 conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch接下在等待就好啦

如果想知道自己的TensorFlow版本和型号
在pycharm中输入以下代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib
print("版本:", tf.__version__)
print("型号:", device_lib.list_local_devices())

之后就会显示版本号和自己下载的tensonflow是CPU版本还是GPU版本了。

遇到的问题

在pycharm中总是遇到PS（PowerShell）

解决办法：
找到Anaconda Prompt的位置，然后右键->属性->目标中选择cmd.exe到最后的所有内容进行复制。

然后进入pycharm的File -> setting，把内容复制进去，就解决了。