深度学习环境配置之windows下的tensorflow-gpu=2.2.0（亲测有效）

写在前面：

1.环境内容：win10、tensorflow-gpu 2.2.0、python 3.7、cuda10.1、cudnn7.6.5；
2.在安装CUDA之前，需要安装visual studio，我安装的是visual studio 2015，需要自取：
链接：https://pan.baidu.com/s/1iIG60keiIlDx9OteUGJaRg
提取码：cq8t
3.tensorflow自带keras，无需再次安装。
4.所有库安装完成后重启电脑。

一、Anaconda安装

直接去官网下载即可。
官网地址：https://www.anaconda.com/distribution/
有一个地方需要注意：
为了便于后面的配置，建议这里勾选Add Anaconda to my PATH environment variable，这样会自动将anaconda装到系统的环境变量中。

二、CUDA和Cudnn的下载和安装

1、CUDA的下载和安装

官网地址：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
刚开始以为官网会比较慢，选择了网盘，但是由于文件比较大，下载速度超级慢，然后抱着试试的态度去了官网，速度还可以，还能接受。
下载完就会有这个文件：

双击进行安装

这里选择自定义：

建议c盘，当然安装在其它盘也是可以的（这里建议安装在C盘，是因为即使安装在其它盘,还是会有驱动文件写入C盘）。

到这里就安装完成了，安装完后在C盘这个位置找到根目录：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

注：安装时出现这种情况：

解决办法：关掉360等杀毒软件

2、Cudnn的下载和安装

网盘下载：
链接: https://pan.baidu.com/s/1K5rlj6fvmIm2Y_-eutTW8A
提取码: 6kpj

下载之后得到压缩包，进行解压，然后将里面的全部内容直接复制到C盘的根目录下：

三、配置tensorflow2环境

写在前面：
这里一定要使用 anaconda prompt ， 切记，不要在默认的cmd中运行命令。

1、首先，关闭conda的ssl验证, 创建一个名为tensorflow2-gpu的环境，该环境的python版本为3.7

输入y，覆盖旧版本：


由于所有的操作都要在对应环境中进行，所以在进行库的安装前需要先激活环境：

2.tensorflow库的安装：
ps：时间可以有点慢，不过还可以接受啦

其他依赖库的安装：

scipy==1.4.1
numpy==1.18.4
matplotlib==3.2.1
opencv_python==4.2.0.34
tensorflow_gpu==2.2.0
tqdm==4.46.1
Pillow==8.2.0
h5py==2.10.0

注：1、输入命令时出现这种情况是因为在安装 Anaconda时没有勾选Add Anaconda to my PATH environment variable这个选项
解决办法：找到Anaconda的Scripts文件夹路径，复制该路径→点击“我的电脑”右键属性–高级系统设置→点击“环境变量”→系统变量–Path–编辑→新建，添加你安装文件的目录–确定

2、安装之前并不知道应该使用 anaconda prompt，而是使用了默认的cmd，导致出现了这种错误。使用 anaconda prompt并关闭conda的ssl验证后，问题得到解决。

四、VSCODE的下载与安装

直接去官网下载安装即可。
官网地址：https://code.visualstudio.com/。
安装完成后，左下角更改环境。
以上都完成后，打开anaconda，切换环境。如果你的vscode是按默认路径安装的，这时候就可以在anaconda导航主页看到vscode了。

注：如果此时anaconda导航主页不显示vscode的图标，说明你在安装vscode时修改了路径
解决办法：找到安装的vscode路径并复制，然后点击anaconda导航主页左上角的file–preferences，找到 VS Code path ，改成自己的安装路径。


写在后面：自己亲测有效，记录的都是自己踩过的坑，感兴趣的朋友可以一起来交流吖✌