日期：2020年10月17日

首先，下載Anaconda個人版，最新版本是3.7，安裝的時候推薦把Anaconda添加到系統環境變量中。

https://www.anaconda.com/products/individual

第二步，安裝nv的SDK

在NV官網下載CUDA 10.1：

https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base

安裝的時候CUDA 10.1可以選擇高級選項。

去掉勾選與VS的集成，特別喜歡VS的當我沒說，個人喜歡輕量級的VS Code，下面會提到。

安裝目錄選擇默認配置就好，點下一步等等就安裝完成了。

下載安裝，cuda 10.1對應的cudnn 7.6版本。(需要注冊NV賬號，微信登錄也行)

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下載對應的cudnn，紅框里的都可以。

下載解壓，將cudnn 7.6解壓，放到下面的目錄下，與cuda10.1里的bin合并。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\

最后，將下面的目錄添加到系統變量里。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin

第三步，從開始菜單打開Anaconda的Prompt進入安裝。

1，創建envs環境

conda create -n tf2.1 python==3.7

2，進入envs環境

conda activate tf2.1

3，安裝cuda和cudnn

conda install cudatookit=10.1
conda install cudnn=7.6

4，安裝tensorflow

pip install tensorflow==2.1

如果覺得速度比較慢的話，可以使用國內的源，

pip install tensorflow==2.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
or
pip install tensorflow==2.1 -i https://pypi.douban.com/simple

5，進入python編譯器后查看，如果cuda配置正確的話。

(tf2.1) C:\Users\sk>python
Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 08:04:48) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
2020-10-17 22:43:23.720583: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_101.dll
>>>

如果配置的有問題，則會提示：cudart64_101.dll not found，cuda沒配置好。

>>> import tensorflow as tf
2020-10-17 21:56:58.058980: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found
2020-10-17 21:56:58.064859: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
>>>

至此，支持GPU的Tensorflow已經安裝成功。

第四步，在Jupyter Notebook里是不看到我們新創建的envs的，也就用不了jupyter notebook，我們需要配置一下envs：tf2.1，也就是將新建的環境添加到jupyter的kernel中。

pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python -m ipykernel install --name tf2.1

Jupyter Notebook選擇tf2.1，如圖所示，配置成功。

第五步，在VS Code里配置tf 2.1。

第六步，在Pycharm CE里配置tf 2.1。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的cuda10安装_Win10安装GPU版本的Tensorflow 2.1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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