0 引言

由于自己的笔记本GPU为1050ti，做深度学习的一些项目时比较吃力，这里使用家里台式电脑的1070安装tensorflow2.3（与笔记本环境保持一致）。
更新：还有一台电脑有2060的显卡按照该步骤也完美安装。

1 安装CUDA

这里安装的是CUDA10.1和我笔记本保持一致（怕笔记本写的东西PC运行不了，所以版本我尽量保持一致）。

在官网下载CUDA并选择合适的版本，我选择的版本如下
链接：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

不同CUDA版本对应的tf版本不一致，要去TF官网查看
链接：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
这里顺便放一张官网CUDA、CUDNN和TensorFlow-GPU对应关系截图

1.1下载完成点击安装

选择自定义安装，这里我只勾选了CUDA。
注：PC上我没有安装Visual Studio所以他会出一些什么无法找到vsxxx的提示，但我在Conda中安装TF的时侯查看其安装了相应的组件，这里直接跳过不管即可。

2 安装CUDNN

我安装的是CUDNN7.6.5
这是我自己上传的链接
链接：https://download.csdn.net/download/weixin_47101238/74138444
如果需要其他版本需要去nvdia官网自行下载。

下载的CUDNN解压至CUDA安装目录，原始安装目录是
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
后面是你自己的版本号。

3 安装Anaconda

Anaconda安装教程过多，这里就不教如何安装了，一路点击Next就ok，那就提供一下官方下载网址好了。
链接：https://www.anaconda.com/products/individual

3.1打开Anaconda Prompt

安装好之后初始菜单会出现该选项

3.2创建一个虚拟环境

因为有可能在进行多个项目时不同的包会有冲突，故创建虚拟环境隔绝开各个项目。
在命令行中输入

conda create --name tf2.3 python=3.7 -y # name后面跟着的是虚拟环境名字

此时会开始进行安装,安装完成后使用下面命令进入该虚拟环境

activate tf2.3 # 激活该环境

此时前缀会由base会变成这样

安装tf2.3，这里用清华源进行安装

python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.3

4 安装Pycharm

我习惯使用Pycharm，同上，安装过程不详细记录了，也提供一下官网下载网址好了。（一般下载右边的社区版就够了）
链接：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

4.1创建新项目，选择环境

创建一个新项目

在Previously configured interpreter勾选Conda中新建的环境，如图。

4.2输入自己的代码

输入官网教程代码点击运行，完整代码如下。


import tensorflow as tfmnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),tf.keras.layers.Dropout(0.2),tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(x_train, y_train, epochs=5)model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

至此，大功告成。

Win10下10702060GPU使用Anaconda安装Tensorflow2.3记录相关推荐

WIN10下OpenCV3.4.10安装+opencv-python调用海康威视摄像头
1.WIN10下OpenCV3.4.10安装: 参考(直接看参考的这两篇博客就好): https://blog.csdn.net/flushest/article/details/89746971(参 ...
CV：Win10下深度学习框架安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)
CV:Win10下深度学习框架安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程) 导读本人在Win10下安装深度学习框架Tenso ...
Win10下将Ubuntu16.04安装在移动固态硬盘上的若干问题
Win10下将Ubuntu16.04安装在移动固态硬盘上的若干问题一.下载Ubuntu16.04系统镜像: 二.制作U盘启动盘 : 三.移动硬盘分区 : 四.安装Ubuntu系统: 1. 启动选项 ...
win10下MissionPlanner地面站的安装
win10下MissionPlanner地面站的安装编辑器:Viaual Studio2019社区版安装时工作负荷和单个组件的选择如下图所示 ,然后自定义安装位置进行安装安装完成后启动MP地面站 ...
win10下python+pycharm的安装与破解
win10下python+pycharm的安装与破解随着人工智能的快速发展,python语言越来越受大家的欢迎,但想要学习python语言得先要搭好环境,所以小编整理了一篇教程供大家参考,希望会对大 ...
WIN10+CUDA10.1+cudnn+Anaconda安装TensorflowGPU版本
在WIN10下基于CUDA10.1和CUDNN10.0在Anaconda Python3.7下安装TensorflowGPU版本 ====================== 更新2019/8/3 = ...
Win10下无U盘安装Ubuntu双系统
总体流程准备工作关闭快速启动安装easyUEFI 下载Ubuntu 安装打开easyUEFI 正式安装安装的几个坑删除之前的解压缩文件,删除镜像文件的UEFI启动项,卸载easyUEFI ...
史上最全win10下Linux子系统的安装及优化方案（傻瓜式安装）
收藏再看,养成习惯写于 20210903 10:09 北京望京亲测相信大家都会对Linux系统有一定程度的需求,但是目前所有Linux发行版的桌面环境实在是不太友好,并不能完全满足我们所有的学习 ...
win10下使用虚拟机VMware安装/制作纯净版苹果系统OS10.12.6教程及错误解决办法
目录一.下载苹果原版镜像dmg文件, 二.安装VMware虚拟机 1. 安装VMware虚拟机 2.使虚拟机支持MacOS创建 3.创建OS虚拟机 4.加载MacOS10.12.6的iso系统镜像, ...

Win10下10702060GPU使用Anaconda安装Tensorflow2.3记录

Win10下1070&2060GPU使用Anaconda安装Tensorflow2.3记录