TensorFlow的安装与Pycharm中TensorFlow-GPU的搭建
安装TensorFlow
参考：https://blog.csdn.net/qq_36768009/article/details/125817367
1、CPU检查
2、GPU检查
Win+R键，输入cmd，回车，调出cmd命令窗口，输入nvidia-smi
3、TensorFlow版本对应:
参考：
https://blog.csdn.net/X_Cosmic/article/details/114329229?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=TensorFlow%E7%89%88%E6%9C%AC&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduweb~default-4-114329229.142v73control,201v4add_ask,239v2insert_chatgpt&spm=1018.2226.3001.4187
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=zh-cn#tested_build_configurations
https://blog.csdn.net/snake1900/article/details/106640755/?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=TensorFlow%E7%89%88%E6%9C%AC&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduweb~default-0-106640755.142v73control,201v4add_ask,239v2insert_chatgpt&spm=1018.2226.3001.4187
这里，我要安装的是TensorFlow2.5，对应的CUDA版本为11.2，小于我的GPU所支持的最大版本号，CUDNN版本为8.1，Python版本为3.6~3.9之间。
到官网下载tensorflow、CUDA、CUDNN。
Tensorflow下载网址：
https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/1.14.0/#files
CUDA下载网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDNN下载网址：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10
4、查看已安装的软件：
Python版本:3.10.0a1
Win+R键，输入cmd，回车，调出cmd命令窗口
然后，在输入Python
卸载Python：
设置–>应用–>应用和功能–>python3.10.0–>卸载
找到Python3.10.0，卸载
检查是否卸载成功：cmd中输入Python，显示如下：
Python Launcher也可以一起卸载，也可以不卸载。
【python launcher是用于Windows中的一个实用程序，可帮助定位和执行不同版本的Python解释器。】
Anaconda版本:4.10.1
Win键，输入cmd,打开Anaconda Prompt (anaconda3),输入conda -V
Pytorch版本:1.11.0+cpu
打开pyCharm,新建一个.py文件，然后输入
import torch
Print(torch.version)
5、安装python3.9
官网下载安装
python官网：https://www.python.org/
安装过程参考：参考：https://blog.csdn.net/weixin_49237144/article/details/122915089
6、安装CUDA：
双击运行下载的CUDA，默认下载路径【安装cuda时，第一次会让设置临时解压目录，第二次会让设置安装目录；】 建议修改路径
报错：“You already have a newer version of the NVIDIA Frameview SDK installed”
先把电脑已经存在的FrameView SDK 卸载掉，把C:\Program Files\NVIDIA Corporation\FrameViewSDK文件夹删掉
https://blog.csdn.net/weixin_43082343/article/details/119043543
（1）同意并继续
（2）选自定义–>下一步
（3）
（4）选着自己的安装路径：
CUDA Documetation
E:\Program Files\CUDA11.2\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\V11.2
Samples
E:\Program Files\CUDA11.2\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.2
CUDA Development
E:\Program Files\CUDA11.2\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\V11.2
验证：安装好后，win+R，cmd运行：nvcc -V
7、配置CUDA环境变量：
Win11:
Win–>设置–>系统–》系统信息–》高级系统设置–》环境变量–》系统变量–》新建–》添加
然后，找到path–》编辑
添加下面：
%CUDA_LIB_PATH%
%CUDA_BIN_PATH%
%CUDA_SDK_LIB_PATH%
%CUDA_SDK_BIN_PATH%
E:\Program Files\CUDA11.2\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\V11.2\lib\x64
E:\Program Files\CUDA11.2\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.2\common\lib\x64
E:\Program Files\CUDA11.2\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.2\bin\win64
E:\Program Files\CUDA11.2\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\V11.2\bin【自带了】
验证是否成功：
Win+R,cmd中输入：
[指定目录与当前目录在不同盘]
E:
cd E:\Program Files\CUDA11.2\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\V11.2\extras\demo_suite
bandwidthTest.exe
deviceQuery.exe
两个结果都是Result=PASS
8、安装CUDNN
把官网下载的压缩包解压，把里面内容都复制到E:\Program Files\CUDA11.2\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\V11.2
9、搭建TensorFlow环境：
打开Anconda Prompt(anaconda3)
输入：conda create -n TensorFlow-gpu-cuda8 python=3.9.12
选y
成功跳转到下面的页面：
继续输入：activate TensorFlow-gpu-cuda8,切换到‘TensorFlow-gpu-cuda8’开发环境
cd退到磁盘根目录，然后跳转到官网下载的TensorFlow文件的目录下，最后，使用“pip install tensorflow_gpu-2.5.0-cp39-cp39-win_amd64.whl”进行安装即可。
验证是否安装成功1：
输入：python
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
hello = tf.constant(‘hello’)
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))
…
输出：b’hello’ 则表示安装成功
在Anaconda虚拟环境中测试一下 tensorflow是否安装成功2：
Import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
返回，True，表示支持GPU显卡
看算力的：
https://blog.csdn.net/Zinnir/article/details/122766421
10、Pycharm搭建TensorFlow-GPU
参考：https://blog.csdn.net/m0_46149071/article/details/128456089
打开Pycharm–>File–>Setting–>Project:…下面的Python Interpreter
，然后选向下箭头,选show all
选＋号
选Conda Environment
选Eisiting environment
添加了新的Python解释器，然后点击ok
