- 这是不安装Anaconda的流程，可用python自带的IDLE写代码、运行
（安装好Python后，在开始菜单旁边搜索框里搜IDLE）
- 对于3080、3090卡亲自测试成功，但应该30系的卡都可以
- 各组件有一些版本对应关系要求，不熟就按下面的版本安装：
Python 3.7.9 Download Python | Python.org
TensorFlow 2.7.0 安装好Python后cmd命令pip install tensorflow-gpu==2.7.0
cuda 11.2 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
cuDNN 8.1 cuDNN Archive | NVIDIA Developer
- 安装步骤
以下任务 从上到下 完成，左右之间(1、2、3）可并行完成：
| 1.1 下载安装Python 3.7.9 | 2.1 下载安装cuda 11.2 | 3.1 下载cuDNN 8.1并解压 |
| 1.2 打开cmd、输入 pip install tensorflow-gpu==2.7.0 安装TF |
2.2 把cuDNN解压出来的三个文件夹（bin、include、lib）复制到cuda对应同名文件夹的位置（默认安装路径是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2），win10会自动对应地合并里面的内容 |
- TensorFlow运行过程中常见的 Permission Denied 问题：
找到有问题的文件夹，右键---属性---安全 赋予对应用户 完全控制 权限
如果用户名没有在列表里，点击 编辑---添加 输入用户名，点击 检查名称 ，再 确定 回到上述步骤