Win10搭建深度学习环境

python: 3.8.5
CUDA: 11.1
CUDNN: 8.1.1

1、安装Anaconda

下载链接：https://www.anaconda.com/products/individual

安装完成后，conda -V 查看版本号

2、安装cuda

下载cuda，然后安装。
下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
这里选择了最新版本的cuda进行了安装，

安装完成后验证：nvcc -V

可以参考这篇文章：
安装tensorflow-gpu速度慢

3、安装CUDNN

重点是选择与cuda相匹配的cudnn进行下载。

下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

下载完成后，将cudnn的三个文件夹的内容拷贝到cuda目录下：

4、Tensorflow安装

4.1 conda创建tensorflow-gpu环境：
windows下打开命令行窗口，输入下面的命令创建一个名字为tensorflow-gpu的环境

conda create -n tensorflow-gpu python=3.8.5

使用下面的命令来查看

conda env list

表示已经创建成功。

4.2 激活环境
输入下面的命令进行激活，激活后最前面的括号内会显示环境名称。

conda activate tensorflow-gpu

4.3 采用pip进行tensorflow安装

pip --default-timeout=1000000 install -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu==2.4.1

4.4 测试代码：
在激活的命令行中输入python，进入python

import tensorflow as tf
print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))
print(tf.test.is_gpu_available())

5 解决bug

运行出现下面的问题

到网上搜索了一下，发现缺少dll文件，直接下载并且发到cuda的bin目录下即可，链接如下：
tensorflow报错 Could not find ‘cusolver64_10.dll‘