安装TensorFlow 2.1 CPU/GPU以及pytorch_gpu版本简洁指南

安装TensorFlow 2.1 CPU/GPU版本简洁指南

注：本方法为对视频 https://www.bilibili.com/video/BV1B7411L7Qt 中所述方法的整理，安装过程中尽量保持所有版本一致

安装具体版本为

• conda install cudatoolkit==10.1
• conda install cudnn==7.6
• pip install tensorflow==2.1
• python=3.7
  第二种版本对应
  python3.7.2
  cuda 10.0
  cudnn 7.4.2
  tensorflow-gpu 1.13.1

具体步骤如下

1. 首先在Anaconda官网下载python 3.7版本，按照引导安装（注意：需要勾选将anaconda加入环境变量）等待安装完成
   
2. 从开始菜单中打开 Anaconda Prompt 输入

conda create -n TF2.1 python=3.7  
# 对于30系显卡只能安装TF2.4 即  conda create -n TF2.4 python=3.7  
# TF2.1即为创建的环境的名字，会自动在anaconda文件夹中建立一个名为TF2.1的文件夹，
# 可以创建多个环境（其中自由配置tensorflow,ptorchde cpu或者gpu版本），以应对不同
#的项目和人员使用，只需在新建项目的时候制定使用哪一个环境即可

选择“y”表示同意安装相关软件包，出现下面的图像即表示此步安装成功。

进入刚才建立的TF2.1环境

conda activate TF2.1
# 此处的TF2.1是根据上面自己建立的环境名而改变的

安装英伟达SDK 10.1 版本

conda install cudatoolkit=10.1
# 30系显卡为 conda install cudatoolkit=11.0

选择“y”安装相关软件包
安装英伟达深度学习软件包7.6版本

conda install cudnn=7.6
# 30系显卡为 conda install cudnn==8.0.5.39 -c conda-forge

选择“y”安装相关软件包
如果你上面两条安装语句报错了很可能是你的电脑硬件不支持英伟达GPU.
可以跳过这两步，直接安装CPU版本的tensorflow.
安装tensorflow 的2.1版本

安装CPU版本使用代码
pip install tensorflow==2.1  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装GPU版本使用代码
 pip install tensorflow-gpu==2.1  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 30系显卡为 pip install tensorflow-gpu==2.4  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 卸载使用
 pip uninstall tensorflow-gpu==2.1

稍等片刻没有报错即视为安装完成
此时你的命令行窗口会出现(TF2.1) C:\Users\CJ>
注：此处会根据每个人有所不同，大约就是这个形式即可
接下来验证是否安装成功，输入

(TF2.1) C:\Users\CJ>python
>>>import tensorflow as tf 
>>>tf.__version__
>>>print(device_lib.list_local_devices())

如出现 ‘2.1.0’ 即为安装成功
3. pycharm 官网下载安装，安装过程中注意勾选如下图：

安装完成后重启电脑
4. 打开pycharm 新建工程，下来选择使用的环境：


到此 所有步骤安装完毕，完结撒花！

安装pytorch -gpu

先创建并进入环境 然后

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
然后
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2
如果出现 HTTP 000 的问题，到 C-USER-admin文件夹下找 .condarc文件  将所有的https 改为http 即可

注意：安装gpu的pytorch时不仅pytorch版本要对应cuda版本，起cudatookit 版本也要对应才行，如果按照一般的教程里的方法只设定pytorch版本如conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 则会导致系统自动下载最新的的cudatookit 导致 gpu不可用，解决方法见知乎，也就是说要都指定具体的版本 如 conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 具体的版本对应 代码 见官网
所有安装完成后可以根据 以下代码 查看是否安装成功