終于安裝完成了tensorflow，寫一下過程開心的記錄一下

之前按照網上的教程，裝了半天，下對應的cuda和cudnn，搞了半天，結果is_gpu_avaliable()函數通不過，查了半天，只找到cuda和cudnn版本不對應，然后我下的又比較新，都沒找到對應的版本，T^T，所以下定決心，直接重裝。

廢話說多了，直接上步驟

1.安裝anaconda，過程就不贅述，基本上網上一搜一大把

2.安裝完成后，打開anaconda prompt(Anaconda3)

3.如果你是剛安裝完，應該只有一個基礎的虛擬環境

conda-env list

4.創建一個虛擬環境用來安裝tensorflow2，名字可以任意，我直接命名為tf2

conda create -n tf2

如果創建不了，注意查看報錯的原因，我第一次也不行，報錯提示是

UnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid

提示我源不對，可以使用

conda config --remove-key channels

換回原源。

5.創建完成后直接進入環境即可

activate tf2

6.進入環境，直接安裝即可

conda install tensorflow-gpu

我下載的是gpu版本的，也可以下cpu的主要看個人的配置

運行之后，注意查看需要裝哪些包，需要注意的有cuda和cudnn的版本和tensorflow的版本是不2.x的。（gpu版本的包很多，cpu的會少一點）

如果都正確，直接y回車即可。

7.接下來就是漫長的等待過程，特別是cuda和cudnn讓我等了好久，（如果各位同學耐心不好，可以開啟小飛機，我這里就不多說了）

8.安裝完成后可以進入jupyter里測試，

如果是這樣的，別慌，進入我們之前創建的tf2的虛擬環境，安裝jupyter

conda install jupyter notebook

這個比之前裝tf快很多

9.安裝完成后可以發現多了一個tf2的jupyter，我們點擊這個，

在來跑一下之前的測試函數

都是ok的，哈哈。

~~~ 剛入坑的萌新，不足之處，還請大佬們多多指教

總結

以上是生活随笔為你收集整理的怎样查看cudnn版本_tensorflowGPU版本踩坑记录的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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