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簡單安裝tensorflow-gpu步驟

• 注意事項
• 安裝tensorflow-gpu步驟

注意事項

這是自己第一次寫文章，同時也是一個小白，之前安裝tensorflow-gpu版本踩了好多坑。看了好多文章，什麼對應cuda cudnn步驟看的我暈頭轉向，最終終於摸索出來了一套方法，記下來自己儲存，也分享給和我一樣看不懂網上安裝什麼cuda cudnn版本的童鞋們。

1. 使用Anaconda安裝
   不知道pip和conda有什麼區別，之前用pip一直安裝不成功，所以我用conda
   我用的anaconda版本
   

2. 簡單易操作，不需要下載cuda cudnn，也不需要管cuda cudnn什麼版本

3. 適用於tensorflow1、tensorflow2 gpu版本，本文章以tensorflow2 gpu為例

安裝tensorflow-gpu步驟

管理員身份執行 Anaconda Prompt,看網上有人說，不用管理員身份執行不行

1. 為了使包下載的快，連線阿里雲映象

pip config set global.indec-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

pip config set global.trusted-host mirrors.aliyun.com

2. 首先建立tensorflow2虛擬環境

（1）建立tensorflow虛擬環境

conda create --name tf2 python=3.6

（tf2為我自己起的名字，可以自己更換，python我用的是3.6版本）

後面會出現選擇[y/n]? 輸入y

（2） 安裝完成啟用虛擬環境

conda activate tf2

原來的base變成了新建立的環境tf2

對應的退出虛擬環境語句為

（3） 在新建的虛擬環境下安裝tensorflow-gpu

conda install tensorflow-gpu==2.1.0

在這一步中，cuda cudnn會自己安裝上,因此，就不需要自己去查應對應cuda cudnn什麼版本啦

在這一步中，可能會報錯CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Length

解決辦法： 延長conda 下載的timeout

conda config --set remote_read_timeout_secs 10000.0

然後就是可能存在下載進度條長時間不動的情況，可以關掉prompt視窗，重新開啟視窗，啟用conda activate tf2 然後conda install tensorflow-gpu==2.1.0 之前下載好的不會再重新下，會自動下載沒下好的，親測有效，如果太大，可能需要重複這一段話兩三次

（4）安裝keras

conda install keras==2.3.1

（5） 安裝 sklearn

conda install scikit-learn==0.23.2

其實步驟（3）就已經完成tensorflow-gpu版本的安裝了，（4）（5）顯示的是自己用的這兩個包的版本

安裝完成後，進入測試步驟

沒有報錯就說明安裝成功了！！！

終於擺脫了網上那些去cuda cudnn官網下載對應版本軟體的麻煩了！！！

安裝過程中，只出現了timeout錯誤，解決方法已經在文中指出。