Anaconda安装、创建环境、TensorFlow、CUDA以及cuDNN安装

一、Anaconda下载以及安装

1、下载Anaconda

三个途径可以下载Anaconda：

1. Anaconda官网：https://www.anaconda.com/products/distribution
2. 清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
3. 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1P9gTwLRDp9f770rK_D1clQ （提取码：1xqf）

建议：从官网下载最新版本。

2、安装Anaconda

1. 双击下载的exe文件，出现如下图所示，点击next
2. 点击I Argee
3. 如果电脑只是自己使用且只有一个用户则选择Just me，如果电脑有多个人使用且有多个用户选择ALL Users（其实这两个选项随便选都可以，没有多大影响）
4. 选择安装路径（一般不建议安装在C盘）
5. 全部勾选，或者只勾选第二项。只勾选第二项则需要自行添加系统环境变量
6. 全部不勾选，点击finish完成安装。
   （参考：https://blog.csdn.net/dongcjava/article/details/109524981）

二、 Anaconda创建虚拟环境

1. 在Windows系统开始菜单找到anaconda prompt或者anaconda powershell promp
   （不同的版本名字不同，这两个是同一个东西）

   Win11 如下图：
   

2. 鼠标右键以管理员身份运行，输入：

   conda create -n evn_name python=3.7

   如下图：
   

   上述命令中，-n后面的evn_name自己定义的虚拟环境名称，根据自己的喜好设定即可，python=3.7表示安装的python版本为3.7，可根据实际情况和需求更改。

   至此，虚拟环境创建完成。接下来则需要在所创建的虚拟环境中安转TensorFlow。

三、在虚拟环境下安转TensorFlow、CUDA以及cuDNN

1、激活虚拟环境

以管理员身份运行anaconda prompt或者anaconda powershell prompt，一定要以管理员运行，否则无法安装。

输入命令：

conda activate evn_name

注意将evn_name改为自己所设置的虚拟环境名称。

虚拟环境没有被激活之前，命令行前面会显示(base)，表示目前正在anaconda的基本环境里面。如下图所示：

其中py37tf是我设置的虚拟环境名称。

虚拟环境激活之后，如下图所示：

其中，命令行前面会变成了(py37tf)，括号里面显示的是自己设置的虚拟环境名称。

至此，虚拟环境被激活。

2、安装TensorFlow

在虚拟环境的命令行输入：

pip install tensorflow

自动安转最新版本的TensorFlow。

详情参考：https://tensorflow.google.cn/install

3、安装CUDA以及cuDNN

注意：CUDA版本不能超过GPU所能支持的最高版本，且CUDA版本必须与cuDNN版本相对应。

（1）查看GPU所能支持的CUDA最高版本

1. 右下角任务栏双击打开NVIDIA控制面板，前提是已经安装了NVIDIA显卡驱动。

2. 点击“帮助”。

3. 点击“系统信息”。

4. 点击“组件”选项卡，即可查看GPU所能支持的 CUDA最高版本。

   

（2）安装CUDA和cuDNN

1. 查看CUDA和cuDNN对应版本
   https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
   

   注意自己所安转的python版本，以下以python3.7为例。

2. 在激活虚拟环境后的命令行输入：

   conda install cudatoolkit=11.2
   

   安装与CUDA 11.2版本。

3. 在命令行输入：

   conda install cudnn=8.1
   

   安装与CUDA 11.2对应的cuDNN 8.1版本。

3、验证是否安装成功

1. 先在命令行输入：

   python
   

   进入python交互界面。

2. 再依次输入：

   import tensorflow as tf
   tf.test.is_gpu_available()
   

3. 返回true则表示安装成功。

   

四、注意

1. CUDA版本与cuDNN版本以及python版本必须对应。
2. 安装过程中可能会出现找不到CUDA或cuDNN版本的问题，可以尝试对anaconda进行换源下载，换源之后，下载也会更快。参考：https://blog.csdn.net/qq_36944952/article/details/120587562
3. 不建议安装太高的版本，以免找不到下载源。