Anaconda安裝Tensorflow-gpu（2020.7)
寫在前面：由於電腦之前被自己鼓搗了一下不小心把開機引導刪了，重灌了系統，所以好多環境都得重新配置起來。今天來弄一下conda的環境。
1.安裝Anaconda
Anaconda的安裝沒什麼好說的，正常到官網下載安裝包。
地址：https://www.anaconda.com/products/individual
找到自己需要的版本點選下載。
解除安裝電腦上已有的python
先看下自己電腦上安裝的python版本
我這裡是3.8.3，為了以防後面的一些奇怪的版本不相容問題，我先把這個解除安裝。(如果你是3.7的話就不用這一步了)
直接在官網找到相應版本的安裝包（記住是安裝包，不是直接解壓就用的那種），然後執行uninstall.
解除安裝完成，然後我們開始裝conda.
開搞conda
一路next，這邊選擇安裝磁碟地址自己決定，我是不改了。
然後這一步：
這裡我是直接勾選新增到環境變數中去，不用我自己再配置路徑了。可是如果你電腦裡有多個版本的話，不建議勾選，容易出現問題。不過想想看這種安裝教程的肯定是小白，怎麼還會考慮那麼多東西，一步步跟著來就完事了。
安裝！
就等著吧，過會就好了。
我們開啟cmd看一下python版本：
python -V //這裡如果單輸入python的話是進入python環境，可以看到這個python是在conda環境下的
2.安裝Tensorflow-gpu
安裝這個GPU版本真的是一件很費力的事情，你得把對應的版本全部校對好，否則版本不匹配照樣還是用CPU處理。
我們開啟conda的prompt
現在我們所處的環境就是在conda下，裝的各種環境也是在conda下。千萬不要用cmd!!!
出於對conda的禮貌，我們先問候一下它的版本。
conda -V
嗯，挺好的，那就來安裝吧。這邊安裝的話由於是國外的伺服器，所以下載過程中容易中斷無響應。所以這裡要更改一下國內的映象源,當然瞭如果不改映象的話也可以，我是沒改（doge）：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes
然後在新建一個虛擬環境：
conda create -n TC2 python=3.7 //新建一個python3.7的環境，命名為TC2
等待安裝完畢
進入該環境：
conda activate TC2
有這個顯示就說明我們進入了這個TC2的環境,之後我們就在這個環境下安裝tensorflow-gpu
conda install tensorflow-gpu //這裡也可以指定版本,比如conda install tensorflow-gpu==2.1.0
輸入y確認。我們不需要再額外安裝cuda和cudnn，因為他已經包含在安裝的列表裡了。
我這裡安裝的是2.1.0的版本，靜靜等待安裝完成，如果安裝出現問題，比如進度卡住了之類的多半是網路不穩定，可以選擇切換到國內映象。
等待完成。然後我們可以看一下有沒有安裝完成：
conda list //檢視當前環境下安裝的包
已經成功安裝了tensorflow-gpu2.1.0的版本。
為了操作的方便，我們需要在該環境下安裝spyder和jupyter，這個看個人喜好，反正我兩者都用，jupyter的話可以一步一步寫，執行就得到結果，spyder的話可以檢視變數，非常方便。哪個方便用哪個，不多說了。然後我們開啟jupyder，由於jupyder直接開啟的話預設目錄是在安裝目錄下的，所以我們需要用簡單的命令定位到我們要新建檔案的目錄下，比如這邊我在桌面新建了一個TC2的資料夾：
cd desktop
cd TC2
這樣就到我們所選擇的目錄下了，然後：
jupyter notebook //執行jupyter
我們新建一個python3的指令碼，輸入：
import tensorflow as tf
tf.__version__
檢視當前tensorflow版本
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
檢視可用的GPU個數
如果你確定自己的GPU是正常的，但是執行結果是0，那就得懷疑一下自己的版本問題，一般來說版本只要符合要求，即Python版本，tensorflow-gpu版本，cuda和cudnn匹配。具體參照官網https://www.tensorflow.org/install/source_windows。
3.總結
以上就是本次安裝Anaconda和tensorflow-gpu的教程，一般來說跟著做就沒什麼問題了。而且現在的安裝越來越傻瓜式了，比如新增路徑什麼的都能自動新增，依賴包能捆綁安裝了。方便了不少，所以這次我基本沒踩什麼坑。有什麼問題大家可以提出來一起解決。