UNIMPLEMENTED: DNN library is not found. 细数安装tensorflow-gpu时CUDA版本和cudnn版本的坑
前言
做DL课的作业必须要用到GPU（当然主要是做前几个作业的时候把colab给的免费资源用完了），所以决定新配置一个虚拟环境做作业。但没想到这次安装踩了巨多的坑，即使是跟着详细的教程，也还是把能踩的坑全踩了一遍。。。所以决定把痛苦的经历整理分享出来。
System information
- OS Platform and Distribution: windows 10
- display adapters: NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
- tensorflow-gpu installed from: Simple Index
- tensorflow version: 2.10.0
- python version: 3.8
- Installed using virtualenv tensorflow_gpu
- GCC/Compiler version: 11.2
- CUDA driver version: 11.6.110
- CUDA version: 11.2
- cuDNN version: 8.2.1
版本是成功的关键，加粗的这几个版本可以照抄。
第一个坑
在安装CUDA和cudnn之前，需要先安装Microsoft Visual C++ Redistributable，下载地址：Latest supported Visual C++ Redistributable downloads | Microsoft Learn。安装完成后需要重启电脑。
接下来将按照教程Tensorflow GPU版本安装教程，非常详细，建议收藏_EminemBest的博客-CSDN博客_如何安装gpu版本的tensorflow的步骤进行安装。版本问题将在第二个坑中提到！！
第二个大坑
最大的坑就是tensorflow-gpu版本、CUDA driver版本、CUDA版本和cuDNN版本之间错综复杂的关系。。。稍有不慎就会导致检测不到GPU和DNN library is not found这样的错误。
- tensorflow-gpu版本、CUDA driver版本、CUDA版本和cuDNN版本分别是什么，如何查看
很多教程都会提到，需要注意CUDA版本与显卡的对应关系，注意tensorflow-gpu和cuDNN之间版本的对应，版本对应关系可以在tensorflow官网查到（主要就是这张图）：
注意这张表的意思是最高不能超过上面写的版本。
在安装tensorflow-gpu时，我并没有指定版本（因为报错说找不到2.6.0-2.4.0版本的tensorflow-gpu，所以我就不带版本号默认下载了最新版）：
pip install tensorflow-gpu
安装成功后在查看tensorflow版本号：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
这里我安装的默认最新版本是2.10.0 。
但是2.10.0版本并不在tensorflow官网的版本对应关系表里面，我当时按照这边教程先安装了11.1版本的CUDA，然后下载了对应版本的cuDNN v8.0.5 (November 9th, 2020), for CUDA 11.1。
值得一提的是cudnn的安装。教程里写的是直接将官网下载的cuDNN压缩包解压，然后复制到CUDA文件中。具体步骤可以参考我的做法：
上面的窗口是解压后的cuDNN文件夹，下图是CUDA文件夹。但是我们会发现bin、include、lib这几个文件夹在CUDA文件夹中已经存在。
所以我们需要把cuDNN中的文件复制粘贴到现有的同名文件夹中（如下图）。
然后运行：
>>>print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
到这里为止，GPU设备已经能够被调用。
如果我们通过nvcc —version 命令行命令查看，可以查看当前CUDA版本号。这个版本号和我们从CUDA官网下载的版本号一致。
通过nvidia-smi也可以查看CUDA version，但这里查看的是CUDA driver版本。这两条命令的区别可以参考这篇：【CUDA】nvcc和nvidia-smi显示的版本不一致？ - 简书
- UNIMPLEMENTED: DNN library is not found.
我在本地运行jupyter notebook时，在做神经网络模型fit时出现了这个错，但是在colab上运行时并未发现这个错误。网上各种说法很多，普遍认为这比较复杂，最好重新配置环境。
因为在colab上运行没有出现问题，所以我参考了colab上CUDA的版本（11.2），进行了重新安装：
最后我通过这条建议，升级了cuDNN的版本，解决了这个问题：
under cuda 11.2 install cudnn>8.2
tensorflow - How to install latest cuDNN to conda? - Stack Overflow
在cuDNN官网下载cuDNN v8.2.1 (June 7th, 2021), for CUDA 11.x版本，重复cudnn的安装。
总结
至此已经成功配置好了环境，可以继续写作业了。。。回溯整个过程，最重要的地方就是版本对应。不知道怎么对应版本的可以直接按照我这个成功方案进行安装。