WINDOWS系统查看nvidia显卡和CUDA的版本号

Win+r+cmd后输入nvidia-smi

主要是看Driver Version 462.31这个值。

2.根据Driver Version的值，对照一下https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html的表，确定你的电脑硬件支持的最高CUDA版本（本电脑Driver Version 4631，所以假设cuda用10.1）

3.查看Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系：在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow

由于我CUDA是10.1，因此我只可以用红圈内的cuDNN和tensorflow_gpu。

4.确定完CUDA、cuDNN、tensorflow_gpu版本后，开始下载CUDA：

进入CUDA Toolkit 11.6 Update 2 Downloads | NVIDIA Developer后点击下图红圈区域：

随后可以安装自己对应的CUDA版本（本机可以安装√处版本）：

按照下图操作执行：

下载完后管理员身份运行，如下图：

安装第一步：

敲黑板了！这里千万不要选默认的精简，这里的精简应该改成全部才对（看下面的小字说明，这就是全家桶），倒不是说安装全家桶不可以，主要是有一个东西的安装会一直导致安装失败

自定义安装选择的时候visual studio integration千万不能选！

安装路径就是默认的路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1

第二步：（参考win10+VS 2017 安装 CUDA（Visual Studio Integration失败） - 知乎 (zhihu.com)）

由于刚刚没有选visual studio integration，因此现在解决visual studio integration问题：

右击 CUDA 的 exe 文件，选择解压

在解压后的文件中找这个路径

\CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions
复制里面的所有文件，如下图：

D:\VS 2019 编程\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations

把上一步选中的文件复制进来，如下图：

备注：CUDA安装失败解决方法

1. CUDA安装失败解决方法_zzpong的博客-CSDN博客_cuda安装失败

5.安装cudnn：

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

由于本机CUDA安装10.1，因此cuDNN为打√部分。

解压文件后找到bin，include，lib三个文件，然后一同复制到安装cuda的目录中，本机是

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1。如下图所示：

6.安装tensorflow（GPU）：

打开anaconda prompt

新建一个tensorflow环境名字叫tf：

conda create -n tf python=3.6

然后输入conda activate tf 进入tf虚拟环境

由于CUDA是10.1，cuDNN是7.6，根据第三步中的tensorflow，CUDA，cuDNN之间关系图可以知道本机可以安装tensorflow_gpu=2.3.0。

因此输入

pip install tensorflow_gpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

备注：参考视频：有幸遇见-b站最全最简洁易学的深度学习环境配置教程Anaconda+Pycharm+CUDA+CUdnn+PyTorch+Tensorflow_哔哩哔哩_bilibili

TensorFlow2.x,GPU代码测试

TensorFlow2.x,GPU代码测试_爱听许嵩歌的博客-CSDN博客_tensorflow2.0测试代码

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