win10+cuda+cudnn+anaconda環境安裝
實驗室新來了一臺伺服器，唉，花了我3天的時間去安裝他那個環境，記一下安裝流程，希望可以幫助一下苦苦安裝環境的小夥伴吧！
先說一下新伺服器的配置：見下圖：
這是在英偉達官網下載驅動程式設定引數的時候截的圖，我下載的驅動是‘457.09’版本的，沒啥注意的，我就隨便安裝了一下！
1、CUDA的安裝
接下來是CUDA的安裝，我開始一直使用的是CUDA11.1，但是因為各種各樣的錯誤，導致我的環境安裝不成功，我覺得可能是因為CUDA11.1太新了，導致tensorflow沒法匹配，而我在網上能看到的最新的CUDA和tensorflow對應的版本就是CUDA10.1。所以我果斷解除安裝了CUDA11.1，安裝了CUDA10.1，這個是網址 ‘
下圖是我下載的版本：
安裝的過程一直預設就行了！安裝之後需要配置環境變數，因為搜了很多部落格，導致後來都不知道到底需要配置哪些環境變數，所以索性把所有的環境變數都寫上了，這裡附上我配置環境的的那個網址吧 , "https://blog.csdn.net/vastz/article/details/108813557"，也可以參照這個部落格進行安裝。我配置的環境是下面這樣的，第一張是系統裡面配置，第二張在使用者的path裡面配置的，應該有很多事沒必要的。
完事之後可以進入win+R進入命令列，檢視安裝成功如否，一個是"nvcc -V",這個是檢視你安裝的資訊的；另一個是"nvidia-smi",這是檢視你GPU資訊的，見下圖，如果出現了和我類似的資訊的話，那麼CUDA就安裝完成了。
2、cudnn安裝
之後是下載cudnn，又是不敢使用太新的版本，所以我下載的是cudnn7.6.5，下載cudnn需要登入郵箱，隨便用一個郵箱登入就行了，也支援QQ和微信登入！附一下網址 "https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive"
cudnn下載完事之後，將資料夾解壓，然後將裡面的bin、include和lib複製"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1"裡面，不用擔心會覆蓋，因為根本沒有重複的檔案，大膽複製！
3、Python及TensorFlow-gpu的安裝
先安裝Python，我用的是Python3.6，因為這個版本相容性好一點，可以直接安裝Python，去python官網下載就行，也可以安裝anaconda，這裡我就用anaconda舉例，因為我用的是這個。anaconda也別太新，裡面的Python版本是3.6的就行了，anaconda安好了之後開啟anaconda prompt，接下來安裝環境就是在這裡進行（如果是沒用anaconda的話，直接使用win+R的命令列）。
可以先用"pip list"來看一下自己有哪些包，然後安裝TensorFlow-gpu 2.1.0，用清華映象會快點，指令為"pip install tensorflow-gpu==2.1 -i
然後就是測試環境是不是都相容了，最好去安裝的Python裡面開啟python.exe，因為如果有錯誤他會提示的很詳細，這樣也方便百度去解決，輸入指令：
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
基本上這個指令正確的輸出資訊那就可以了，說明安裝完成了！可以參照一下下面的截圖，由於資訊太多，所以只有後面部分，參照一下：
4、說一下我出現的幾個錯誤。
（1）'ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal''
一般出現這句話的錯誤那就是tensorflow-gpu版本不對了，解除安裝重新安裝tensorflow-gpu就行了！
（2）出現下面這種錯誤：
這個就是你GPU的視訊記憶體不夠，要麼就是網路訓練的時候batch_size太大，要麼就是通過用一個GPU訓練多個網路，改一下就好了！
因為我這是後來寫的部落格，所以很多錯誤都忘了，不能列舉很多了，不好意思，但是我覺得如果版本都對應上，基本就不會有錯誤了！