一、Anaconda安装tensorflow-gpu版过程中的问题和解决方法

Anaconda安装

安装程序中记得选择添加到环境变量

Anaconda虚拟环境配置

• 在Anaconda Prompt中输入：
  conda create -n tf python=X.X.X
  python版本根据需要选择，这里选择的是python3.7版本。运行后输入y进行安装

配置CUDA

• 激活虚拟环境：
  在Anaconda Prompt中输入：
  conda activate tf

• 英伟达显卡安装Geforce Experience，在Anaconda Prompt中输入：
  nvidia-smi
  得到版本信息，图片中的CUDA Version：11.7是指这个驱动最高支持11.7版本
  

• 根据CUDA Version配置cudatoolkit和cudnn
  

  • 先卸载已有版本
    conda uninstall cudnn
conda uninstall cudatoolkit
  • 安装需要版本
    • 搜多可安装版本：
      conda search cudatoolkit
    • 安装需要版本：
      conda install cudatoolkit=X.X
conda install cudnn

安装Tensorflow GPU

• 搜索可用的tensorflow-gpu版本
  conda search tensorflow-gpu
  输出：

  Loading channels: done
  # Name                       Version           Build  Channel
  tensorflow-gpu                 1.1.0     np112py35_0  anaconda/pkgs/free
  tensorflow-gpu                 1.1.0     np112py36_0  anaconda/pkgs/free
  tensorflow-gpu                 1.8.0      h21ff451_0  anaconda/pkgs/main
  tensorflow-gpu                 1.9.0      hf154084_0  anaconda/pkgs/main
  tensorflow-gpu                1.10.0      hf154084_0  anaconda/pkgs/main
  tensorflow-gpu                1.11.0      h0d30ee6_0  anaconda/pkgs/main
  tensorflow-gpu                1.12.0      h0d30ee6_0  anaconda/pkgs/main
  tensorflow-gpu                1.13.1      h0d30ee6_0  anaconda/pkgs/main
  tensorflow-gpu                1.14.0      h0d30ee6_0  anaconda/pkgs/main
  tensorflow-gpu                1.15.0      h0d30ee6_0  anaconda/pkgs/main
  tensorflow-gpu                 2.0.0      h0d30ee6_0  anaconda/pkgs/main
  tensorflow-gpu                 2.1.0      h0d30ee6_0  anaconda/pkgs/main
  tensorflow-gpu                 2.3.0      he13fc11_0  anaconda/pkgs/main
  tensorflow-gpu                 2.5.0      h17022bd_0  anaconda/pkgs/main
  tensorflow-gpu                 2.6.0      h17022bd_0  anaconda/pkgs/main
  

  某文章说python3.7对应的tensorflow-gpu版本为2.1
• 在Anaconda Prompt中输入：
  conda install tensorflow-gpu==2.1.0 运行。输入y进行安装

配置jupyter notebook

经尝试发现，虚拟环境安装好后，jupyter notebook无法打开新建虚拟环境，主要是因为缺少nb_conda包和tornado版本过高问题。
先要在base环境下安装nb_conda包，然后再在虚拟环境中安装nb_conda包

• 安装nb_conda
conda install nb_conda运行后输入y执行
• 关于tornado包降级安装
  • 首先pip list查看现有版本
  • pip uninstall tornado运行，输入y执行卸载现有版本
  • 安装6.1版本（现尝试的可行版本，如有更好可自行选择）
    pip install tornado==6.1
    如果报红，可在卸载当前版本的基础上根据提示版本进行上述安装
  • 重新在端输入jupyter notebook

检查 是否安装成功

• 进入虚拟环境中的python编译器
  
• 输入

  import tensorflow as tf
  
  print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__)) # 打印版本信息
  
  gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')	# 读取可用GPU信息
  print(gpus)	# 打印可用GPU信息