Anaconda安装tensorflow-gpu虚拟开发环境

1.默认已安装Anaconda，在开始-所有程序，打开Anaconda Prompt窗口

2.输入代码创建指定python版本的虚拟环境，这里以3.6.13的python版本为例，-n表示命名，虚拟环境名称为anacondaTensorflow，创建完成后可以在anaconda的安装路径的envs文件夹中可以找到。

conda create -n anacondaTensorflow python=3.6.13

 

 3.创建完成后输入代码激活进入该环境，如果不激活的话仍然是默认环境base

activate anacondaTensorflow

 

4.安装CUDA和cudnn之前查看与tensorflow-gpu相匹配的版本，然后输入代码查看可安装的CUDA版本

conda search cudatoolkit

 选定安装的tensorflow-gpu版本是1.15.0，匹配的cuda版本是10.0.130

conda install cudatoolkit=10.0.130

5.查看可安装的cudnn版本

conda search cudnn

选择7.6.0版本的cudnn进行安装

conda install cudnn=7.6.0

 6.安装完cuda和cudnn后查看可安装的tensorflow-gpu版本

conda search tensorflow-gpu

 选择1.15.0版本进行安装

conda install tensorflow-gpu=1.15.0

安装完后就可以直接通过pip命令安装其他需要用到的python库，注意也需要在anacondaTensorflow的虚拟环境下安装才行，比如说安装keras，查看匹配的版本

 tensorflow-gpu1.15.0对应的keras版本是2.3.1，输入代码安装keras

pip install keras==2.3.1

由于之前已安装，所以显示均为alreay satisfied。安装完所有需要的库后可以通过conda list命令进行查看