cuda10.1对应的tensorflow-gpu,cuda10.1对应tensorflow版本
为了不耽误大家的时间，在阅读之前请注意
1.如果您的计算机上没有Nvidia显卡，请关闭此页面。这个教程对你没用；
2.如果你的电脑配置与windows版本和显卡版本不匹配等。而且不是Win10 Nvidia显卡，请谨慎，随机应变。本教程还提供了与您的版本相对应的想法，以避免在下载和安装软件包时出现软件兼容性问题。
3.如果您的计算机上没有同时安装Anaconda和Python，请在安装后查看本教程。
如果你的电脑没有上述情况，请继续读下去。
目录
下载CUDA和cuDNN安装包
1.1检查电脑附带的CUDA64.DLL版本。
1.2检查计算机驱动程序版本。
1.3去官网下载符合要求的CUDA安装包。
1.4下载Cu dnn安装包
安装CUDA和cuDNN
2.1安装cuda
2.2铜dnn的安装
3.配置环境变量
张量安装过程
下载CUDA和cuDNN安装包1.1，勾选电脑附带的CUDA64.DLL版本，在电脑桌面的空白处使用鼠标右键，弹出菜单中会显示Nvidia控件。
选择“组件”。
这里可以看到，电脑的NVDLL版本是11.3.122。这意味着必须在官网下载的CUDA版本必须是最接近原生配置但低于原生配置的CUDA版本11.3。至于为什么要下载这个版本，主要是考虑后续CUDA安装中的系统兼容性问题。(如果安装的版本低于预装版本，安装过程中会显示错误信息“youalreadyhavenewerversionofnvidia FrameviewsDK Installed”。如果你坚持安装较低版本，请参考下面的博客来解决问题。
3359 blog.csdn.net/weixin _ 43082343/文章/详情/119043543
1.2检查电脑的驱动版本，打开电脑cmd，在命令行输入nvidia-smi，检查GPU驱动版本：
驱动版本466.81，cuda版本11.3。
1.3去官网下载符合条件的CUDA安装包，去CUDATOOLKITARCHIVE NVIDIA Developer的网站找几个CUDA11.3对应的资源：
只有两个，单击一次版本化在线文档以查看所需的配置信息。首先，CU
DA工具包11.3.1:
单击发行说明：
从出现的第一张表可以看出，要求电脑的驱动版本至少是465.89，而我的电脑的驱动版本是466.81，符合要求。同样的，查CUDA Toolkit 11.3.0的要求，但是所有的更新版本都达到了要求。必须直接下载更新版本，所以不需要看11.3.0的要求，直接下载Cuda Toolkit 11.3即可。
点击CUDA Toolkit1.3.1进入下载界面，然后点击下载。
1.4在官网cuDNN存档下载cuDNN安装包 NVIDIA开发者下载cud nn v 8 . 2 . 1(2021年6月7日)，针对cuda11.x:
下载WindowsX86版本
注意：要下载cuDNN，需要先注册一个Nvidia账号。很多教程都说这部分麻烦。其实保险起见，大家还是老老实实注册登录下载吧。毕竟是官网资源，不收费。在百度上找免费资源也有可能带来病毒，你们极客肯定还是喜欢自己动手。
补充说明：受一些老教程的误导我在安装CUDA和TensorFlow之前给电脑安装了VC_redist.x64，用于给电脑安装上Visual C++开发环境，保险起见大家先安装完VC_redist.x64之后再进行下面的工作。
大家可以在官网支持的最新Visual C下载(microsoft.com)上下载安装。软件很小，一路按回车键就可以傻瓜式安装。
2.安装CUDA和cuDNN 2.1安装CUDA
双击cuda_11.3.1_465.89_win10.exe文件(刚下载的cuda安装包)安装，选择自定义安装，自己选择安装位置，记住自己的安装路径，以后配置环境变量的时候会用到。
(1)第一个弹出窗口是设置临时解压路径，可以自定义，也可以默认。安装完成后解压的文件会自行删除，不用担心。
(2)
(3)提取后，程序会检查兼容性：
(4)选择[同意并继续]和[自定义]进行安装：
(5)取消选中CUDA中的Visual Studio集成。这是一个VS的插件，容易导致安装失败。我不检查是因为我用pycharm。
注意：所有待安装插件版本低于当前版本的的统一取消勾选！！！
(6)单击下一步选择安装位置：
我的位置：D:\CUDA\CUDA11_3
(7)接下来，等待安装完成并关闭它。
(8)安装完成后，可以查看安装是否成功。在终端中键入命令nvcc -V，并检查CUDA版本。如果能显示出来，就是成功的。
2.2安装cuDNN。上一部分下载的官方安装包命名为cud nn-11.3-Windows-x64-v 8 . 2 . 1 . 32 . zip，是一个压缩包。解压缩后，是一个名为 cuda 的文件夹下的以下文件：
复制完所有文件后，将其粘贴到之前的CUDA安装目录中：
3.配置环境变量。右键【这台pc】，也叫电脑-属性-高级系统设置-环境变量-在系统变量下半部分找到【路径】，双击打开(或者点击编辑)。
单击[新建]完成以下环境变量，并将它们移到顶部。如果您之前成功安装了CUDA，下图中的第二个和第三个环境应该是由系统自动添加的：
到目前为止，你的CUDA和cuDNN已经安装好了。
4.安装Tensorflow（1）直接在cmd命令行窗口输入pip install tensorflow
新版tensorflow同时包含cpu和gpu支持，所以是tensorflow而不是tensorflow-gpu。不指定2.0或2.3版本，就默认新版本，老版本有bug。
不要修一些花哨的国产镜源什么的。现在他们中的许多人都不在维护之列。只要你的电脑配置比较新，网络环境不至于差到QQ上不去。
等了一两分钟就完了，不像有些人说的那么慢。
（2）检验是否安装成功：
在cmd命令行窗口或Anaconda提示符命令窗口输入python进入python交互模式，然后依次输入以下命令：
将张量流作为tf导入
打印(tf。__版本_ _)
print(GPU ，tf.test.is_gpu_available())
所有三个命令都正确执行，没有错误表明安装成功。
文中部分图片来自https://blog.csdn.net/typefree/article/details/117998734,被侵删。
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。