概述

在win10下，已經有了一個anaconda的python+tensorflow1.15環境，然而缺少一個python+tensorflow 2的環境，用虛擬環境的方式將其安裝到位。

1 確定tensorflow和CUDA的版本信息

首先需要確定安裝的python和tf版本。通過下述地址查看：在 Windows 環境中從源代碼構建 ?|? TensorFlow (google.cn)；并確定如下版本：

查表后確定，需要CUDA11.0資源。

2 win10下查看Nvidia獨立顯卡信息

查看獨立顯卡：win+R打開cmd；輸入dxdiag

較為重要的信息如下：?

產品類型：GeForce

產品系列：GeForce 30 series? 【此處30就是指3060的30】

產品：?? GeForce GTX 3060 Ti

操作系統：win10-64-bit

?3下載安裝Nvidia顯卡驅動

下載顯卡的地址是：https：//www.nvidia.cn/geforce/drivers/ （有時安裝失敗）

推薦：從此電腦-->管理-->設備管理器-->顯示適配器....更新驅動程序。自動搜索安裝。

??4下載安裝CUDA11.0?

再次查表CUDA和驅動對照表，看驅動程序與CUDA是否配套。進入不同版本的CUDA入口：

1）窗頁面頂部

?2 下載頁面的下部

以上兩個方法可以進入下載頁面。后下載CUDA程序。如：cuda_11.0.2_451.48_win10.exe；雙擊可以安裝。

5下載安裝CUDNN

cuda所對應的cudnn，可以通過下面頁面獲取版本信息。

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

?需要注冊一個cuDNN賬號，然后下載。

?解開cuDNN包將三個路徑、bin、include、lib\x64三個路徑文件拷貝到

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib\x64

這樣cuDNN安裝完成。

win+R打開cmd，輸入nvidia-smi，如果沒有結果，說明獨立顯卡的CUDA沒有安裝。需要CUDA驅動程序。若顯示下圖就ok

6 用Conda生成虛擬環境

1 查看虛擬環境：

? ? ? ? ?conda env list

2 創建虛擬環境

? ? ? ? ?conda create -n py37 python==3.7.0

3 進入虛擬環境

? ? ? ? conda activate py37

4 安裝tensorflow2版本

? ? ? ? pip install tensorflow-gpu==2.4.0?

5 退出環境

? ? ? ? conda deactivate

?在pycharm建立一個新project，在setting中選中以上虛擬環境py37，就可以用tensorflow2了。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的在Win10下安装python+tensorflow-gpu-2.4 虚拟环境的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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