windows10环境下 tensorflow GPU版本的cuda和cudnn搭配和安装步骤
本人新买了笔记本，系统为windows10，显卡为NVIDIA geforce RTX2060，内存为16G，为了安装tensorlfow的GPU版本查了很多资料，主要是涉及cuda和cudnn的版本搭配，现在做一下记录。
1.首先安装anaconda
anaconda安装的步骤网上有很多其他教程，但是安装时需要注意，anaconda会预装python，这个版本一般都是最新版的，在后续安装其他的库时，会出现很多版本不搭配的问题，一般需要进行版本降级。
- anaconda安装步骤见网上，这里不详细说。
- python版本降级，指令为：conda install Python=3.6，python版本号3.6可以根据自己的需要进行修改，这个版本是目前和其他库容易搭配的版本。
2.在anaconda中新建tensorflow的环境并安装tensorflow-gpu
1.在最左侧点击Environments，默认出现一个base
2. 点击create，然后输入tensorflow
3. 生成tensorflow环境，步骤如下图新建tensorflow环境图所示
4. 打开Anaconda Prompt，输入activate tensorflow，这时就把新建的tensorflow环境激活了
5. 输入 pip install tensorflow-gpu==1.15.0，这个版本是我搭配之后的，原本的版本是2.2.0编译时会报错，后面降级到1.7.0还是报错，我就尝试了1.15.0，后面就可以用了，tensorflow版本为1.15.0.
3.查看自己电脑的CUDA版本号
- 打开NVIDIA控制面板
- 在导航栏的帮助一栏，打开系统信息，点击组件
- 查看NVCUDA.DLL那一栏后面的产品名称，这里显示的是CUDA10.2，证明可以安装cuda10.2及以下版本的cuda.
4.安装Visual Studio
由于不安装Visual Studio，在安装CUDA时会出现问题，在网上下载一个Visual Studio2017，其他版本比较大，就直接搜了一个2017版本安装
- 安装VS2017
- 激活VS2017，参考的网址为：https://www.cnblogs.com/bossing/p/10929101.html
5.安装CUDA
这个步骤是下载安装包然后进行安装的，网址为：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 或 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
- cuda的版本号按照步骤3查询的版本号进行下载，理论上也可以下载低一点的版本，我这里没尝试，如下图所示，10.2版本的文件大小为2.43GB。
- CUDA安装步骤，如这个链接里的前2个步骤，我参考的网页链接为：https://www.cnblogs.com/arxive/p/11198420.html
6.安装cudnn
- 下载网址为：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download，需要注册一下；
- 版本选择，和cuda安装时尽量一样的版本，如下图所示。
- 解压下载的安装包，将include,lib和bin三个文件夹下的文件拷到CUDA对应的文件夹下面即可。即把这三个文件夹里的内容添加到CUDA的安装目录（我的是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2）下面相对应的目录里面，bin的放到bin，lib的放到lib，include的放到include。注意是添加文件夹里的内容，不是直接覆盖替换文件夹。
7.验证安装的tensorflow-gpu版本是否已经成功
- 在anaconda中安装spyder，jupyter；
- 打开spyder，输入：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello)) - 查看运行结果，如果输出b’Hello, TensorFlow!’，代表安装成功，如果报错，多半是tensorflow，python，cuda，cudnn的版本不匹配问题，建议采用版本降级的方式解决。
8.总结
Windows 10 ，安装tensorflow-gpu 1.15.0，CUDA10.2， cudnn7.6.5，然后编译成功。
9.后续
我中间使用的过程中，将keras-gpu和tensorflow-gpu都卸载了，后续重新安装keras-gpu和tensorflow-gpu时，发现anaconda软件会自动安装cudn toolkit这个工具包，所以我第二次安装keras-gpu和tensorflow-gpu时，没有按照上述步骤，安装anaconda之后，直接选择keras-gpu和tensorflow-gpu安装时，cudn toolkit直接就自动安装了，可能不按照上述步骤，tensorflow-gpu版本依旧可以安装成功。
所以目前感觉自己上面写了一堆废话，哈哈哈哈~~