对于Anaconda安装TensorFlow-gpu版本（附带吴恩达深度学习环境安装）

对于Anaconda安装TensorFlow-gpu版本（附带吴恩达深度学习环境安装）

TensorFlow，pytorch推荐大家直接安装GPU版本，因为CPU版本根本无法处理大量数据会导致jupyter直接崩溃。
目前这些是我装好之后总结的，可能有些步骤被我忽略了哈，等下次需要重新安装会更新步骤。

TensorFlow-gpu安装

我是偏向于首先安装大的不好安装的包，把不好安装的放在前面，灵活性更强一点。
1.首先更新自己的NVIDIA驱动程序到最新版
2.新建anaconda环境

conda create -n tf

3.进入环境（今天没有进入环境就安装包，差点把base环境搞毁了）

conda activate tf

4.更新pip
每次创建好环境后更新pip是个好习惯，我理解的是因为pip里面的包的信息以及pip需要被更新

python -m pip install --upgrade pip

（optional）安装ipykernel
这个应该是每个环境不自带的，要用jupyter note book的要安装这个kernel使jupyter 能正常使用

conda install -n tf1 ipykernel --update-deps --force-reinstall

5.安装tensorflow（conda会自带安装其他依赖项，非常方便）
下载慢需要换源

conda install tensorflow-gpu=2.6.0

6.安装其他所需的包(pip也可以换源)

pip install pandas matplotlib notebook -i https://pypi.douban.com/simple/

7.验证安装
显示为true即为安装成功，有WARNING可以不用管（从来不管WARNING。。）

import tensorflow as tf
print(tf.version.VERSION)
tf.test.is_gpu_available()

（optional）吴恩达深度学习2022环境安装

1.安装requirements.txt需要的包

 pip install -r .\requirements.txt

吴恩达常见报错

2.有的包会报no mould not found的错误
这时将这个包用conda安装即可

3.报错：
error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build Tools”: https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/

说明Microsoft Visual C++版本不够，要下载，我是参考了https://blog.csdn.net/colleges/article/details/123769410
这位同学的分享，分享给大家