windows环境下配置tensorflow_gpu版本——无需更改本地的cuda

大家可以在tensorflow学习中，可能会遇到使用tensorflow_gpu版本的安装，但是一般涉及到gpu的安装，就需要配置cuda，这个过程很麻烦且浪费时间，下面给出一个简单的方法配置环境。

假设已经创建好虚拟环境，这里我们选取tensorflow-gpu==2.1.0为例进行举例，注意python版本在3.6-3.9之间

可以看出需要cudnn=7.6，cudatoolkit=10.1

安装cudnn

conda install cudnn=7.6.5

安装cudatoolkit

conda install cudatoolkit=10.1

安装tf=2.1.0

pip install tensorflow-gpu==2.1.0

如果自己pip或者conda下载慢的话，可以直接下载对应的whl包，pip安装就行。
网址放在这 https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=zh-cn，自行下载即可

验证是否安装成果

在终端输入以下命令

import tensorflow  as tf
print(tf.__version__)