Windows或Linux系统环境下成功配置TensorFlow2.x的GPU版本全过程，附带每个步骤需要用的链接

总览：

我以Windows安装TensorFlow2.2.1为例：需要工具：anaconda、pycharm、TensorFlow2.2.1、cuda10.1、cudnn10.1（cudnn10.1需下载带有cudnn64_7.dll的版本，因为TensorFlow2.2.1需要调用此.dll文件，如果下载了没有cudnn64_7.dll的cudnn10.1，可能会配置失败）。接下来对每一步进行详细阐述：

1. 安装anaconda：

点击进入anaconda官网：
anaconda官网
或者点击下面直接下载对应版本：
点击下载win64位的anaconda
点击下载win32位的anaconda
点击下载Linux的anaconda

注意事项：安装的时候，
一定要勾选第一个选项！！
一定要勾选第一个选项！！
一定要勾选第一个选项！！
重要的事情说3遍。默认它是没有被勾选的。它的作用是把anaconda添加到环境变量里的，如果没勾选就安装了，自己不会手动添加到环境变量，建议卸了重装一次！！！下图是勾选后的结果，这时才可以点击安装！
此外，使用windows系统的，没有安装pycharm的小伙伴，可以安装它，它是编程用的工具。点击进入
pycharm官网
或者点击下面直接下载(32位、64位通用)：
点击下载pycharm(32位&64位)

2. 安装TensorFlow

打开cmd输入：

pip install tensorflow==2.2.1

现在pip命令安装TensorFlow2.x是安装CPU和GPU两个版本都有，如果GPU能被调用，则用GPU的版本跑；如果不能，则自动切换为CPU版本跑

3. 安装cuda

由于TensorFlow2.2.1需要调用的是cuda10.1，在这里可以自己选定版本下载：
cuda10.1下载

Windows小伙伴也可以点击下面直接下载：

点击下载cuda10.1

4. 安装cudnn(难点)

在官网这里可找到所有的cudnn的版本：
cudnn官网
除了cudnn的版本需要和cuda的版本对应上之外，还需要知道TensorFlow的版本需要调用对应的哪几个.dll文件。以TensorFlow2.2.1为例，需要cuda10.1和cudnn10.1，但是cudnn10.1里边的.dll文件有cudnn64_7.dll的也有cudnn64_8.dll的，根据我试了n次的经验，TensorFlow2.2.1调用cudnn64_7.dll的可能性会更大。因此，如果在官网上不会选的话(官网是看不出cudnn有哪些.dll文件的)，我这里给出了cudnn两个版本的下载链接：
点击下载cudnn64_7
点击下载cudnn64_8
下载完成之后解压好，把文件名cuda改成cudnn。然后放进刚刚安装好的cuda的文件夹里，我用我的路径举个例子，如图：
接下来就是把cuda和cudnn添加进环境变量。一共是放两个：

1. 需要把extras文件夹里边的CUPTI的lib64放进环境变量。请看我的例子： C:\Program Files\NVIDIA
   GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\cudnn\bin
2. 需要把cudnn文件里边的bin文件放进环境变量。请看我的例子： C:\Program Files\NVIDIA GPU
   Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64

(注意：添加完后最好把他们都移到所有环境变量的最上边，防止出BUG)

所有步骤到这里就配置完成了，此时运行代码，会发现成功加载所有的.dll文件并且GPU被读取和调用起来了，放一个图展示下此时的心情：

报错解决：

1. 如果运行代码，有些地方的.dll文件没有被成功加载，请自行检查您的TensorFlow版本需要调用哪些.dll文件，然后去官网下载
2. 如果运行代码，成功加载了所有的.dll，但是遇到了import时找不到DLL的错误。
   解决方法请看我的另一篇博客：解决：ImportError: DLL load failed while importing
   _pywrap_tensorflow_internal: 找不到指定的模块
3. 如果成功加载了所有的.dll，GPU也被读取出来了，但是还是报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm.“。中文解释为：无法获取卷积算法，这可能是因为cuDNN初始化失败。
   解决方法请看我的另一篇博客：解决：Failed to get convolution
   algorithm

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