windows|【windows下tensorflow的gpu环境通配方法】包含nvidia驱动版本cuda版本cudnn版本tensorflow版本等 windows|tensorflow

windows下tensorflow的gpu环境配置通用方法

一、查看自己的电脑的gpu型号是否支持cuda
- 1、查看电脑gpu型号
- 2、登录网站查看
二、根据目标tensorflow（gpu）版本下载cuda和cudnn到本地
- 1、tf官网查看tensorflow、cuda、cudnn的版本对应关系
- 2、官网下载cuda
- 3、官网下载cudnn
三、安装cuda（包含cudnn）
- 1、安装cuda之前准备
- - （1）删除原有nvidia驱动
  - （2）检查计算机有无安装visual studio
  - （3）安装visual studio
- 2、cuda安装
四、添加环境变量path
五、在conda新建环境中下载tensorflow并进行gpu测试
- 1、nvidia-smi验证
- 2、tensorflow验证
附录：

对比ubuntu系统，windows操作系统下的深度学习环境配置总体差别不大，区别在于习惯了ubuntu的命令行操作后windows需要更多额外的图形化操作，以下是我个人windows系统的深度学习环境配置简单通用操作（默认已经安装好anaconda/miniconda）
一、查看自己的电脑的gpu型号是否支持cuda 1、查看电脑gpu型号快捷键win+x进入设备管理器

windows|【windows下tensorflow的gpu环境通配方法】包含nvidia驱动版本cuda版本cudnn版本tensorflow版本等

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2、登录网站查看 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute

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二、根据目标tensorflow（gpu）版本下载cuda和cudnn到本地 1、tf官网查看tensorflow、cuda、cudnn的版本对应关系网址：https://tensorflow.google.cn/install/source#gpu

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我这里打算安装tensorflow2.4.0的gpu版本（如红框所示），后面展示步骤均基于此版本进行展开。
2、官网下载cuda cuda下载网址：https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

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2.7个G得下载一会，可以同时进行下一步下载对应版本cudnn的操作。
3、官网下载cudnn cudnn下载网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

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****注意！gpu环境配置需要严格按照tf和nv官网提供的版本关系一一对应。
三、安装cuda（包含cudnn） cudnn的作用其实就是copy，将下载后cudnn文件夹里的对应库文件复制到cuda安装路径下即可，cudnn本身不安装，需要安装的是接下来的cuda：

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1、安装cuda之前准备（1）删除原有nvidia驱动
检测并删除计算机原有nvidia驱动方法：直接去电脑控制面板中程序卸载界面查看，有的话顺便卸载掉所有nvidia开头的安装，没有的话跳过。

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（2）检查计算机有无安装visual studio
在安装cuda之前需要安装visual studio软件（目前最新版本是2022，个人感觉安装个历史中间版本比如2017/2019兼容性可能会好一些），具体需要安装visual studio哪个版本个人没有深入去了解，我这边的依据也是在安装过程中得到的。
假设计算机中没有安装visual studio，在安装cuda的时候会出现这种会话框提示，此时不应该勾选框后next应该回过去先安装visual studio：

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（3）安装visual studio
visual studio下载
我这边直接安装了visual studio2019，选择社区版就好，保险起见组件我全部勾选了，占用空间有点大下载时间有些长。安装过程中也是一路默认（主要是安装路径）。
这边是计算机中安装visual studio后再次安装cuda11.0时的界面，从这里的显示来看cuda11.0对应visual studio 20152017/2019都可以，我这边是先安装了visual studio 2019：

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2、cuda安装双击.exe文件直接安装，路径使用默认路径（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\）就好，后面还要进行环境变量的配置。
cudnn文件里内容复制到cuda安装路径下的对应文件夹中：
cudnn文件夹下内容：

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cuda安装文件夹下对应位置：

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**注意！**是对应文件夹内容copy后复制到里面，不是整个文件夹覆盖
四、添加环境变量path 这里添加用户变量或系统变量均可，建议在用户变量中添加即可。需要添加的路径如下：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
最后一个是为了使得nvidia-smi在命令行中生效。

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完事，需要重启电脑！
五、在conda新建环境中下载tensorflow并进行gpu测试以下1-3步骤默认简单可省略：
1、打开cmd命令行/Anaconda Powershell prompt/Anaconda prompt;
2、激活新建的conda环境(我这边的环境名为"python_38-tensorflow_2.4.0")
3、命令行执行pip install tensorflow-gpu==2.4.0
**执行第三步之前最好先更换下pip源/conda源，不然下载非常慢。**更换源可以参考https://blog.csdn.net/zmy_666/article/details/122508279?spm=1001.2014.3001.5501
1、nvidia-smi验证

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2、tensorflow验证

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结束！
附录： 【windows|【windows下tensorflow的gpu环境通配方法】包含nvidia驱动版本cuda版本cudnn版本tensorflow版本等】不同版本cuda对应的NVIDIA驱动版本：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html