Tensorflow2.0学习笔记-GPU环境配置

1.下载安装Anconda

        下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/。选择下载windows版本。安装过程如下：https://blog.csdn.net/u012318074/article/details/77075209

 2.下载安装parcharm

下载地址如下：https://www.jetbrains.com/pycha。选择社区版parcharm进行下载，安装教程如下：https://blog.csdn.net/hq_nuan/article/details/83653677

3.安装对应版本的cuda和cudnn

版本对应如下：原网站查询：https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

 根据上图中下载相应版本的cuda和cudnn,cuda下载地址为,这里给出最常用的三个版本下载地址(也可以直接访问官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive直接进行下载)：

CUDA Toolkit 10.2 :https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

CUDA Toolkit 10.1 update2:https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2

CUDA Toolkit 10.0：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

cudnn下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

安装过程如下：双击下载cuda默认安装就行

安装完成后，先查看系统变量，然后添加cuda的系统变量

查看：

 添加系统变量后如下图所示：
点击新建，复制对应的目录添加进去

测试：

win+R

nvcc -V

nvcc --version
显示版本号即安装成功。

然后把下载的cudnn目录下的文件复制到cuda对应的目录下：（红字部分是cudnn文件，拷贝到cuda文件里面，直接覆盖，我之前安装的8.0,所以显示的版本是8.0没有影响）

配置完成,测试如下。