目录

1. 安装Anaconda

2. 安装CUDA

3. 安装cuDNN

4. 配置环境变量

5. 安装TensorFlow

1.  安装Anaconda

1. Anaconda 下载：https://www.anaconda.com/products/distribution/start-coding-immediately

2. 安装到D盘，节省空间

   
   

3.继续勾选下面的选项

4. 安装需要一些时间

5. 安装成功后，按住键盘上的win+R，打开运行，输入cmd回车。打开命令行窗口，输入：conda list，检查是否成功安装

2. 安装cuda

- 检查是否是`NVIDIA`显卡

1. 按住键盘上的ctrl+Shift+Esc,打开任务管理器，选择性能一栏，查看GPU。

   
   

2. 我的显示有一块NVIDIA显卡，可以安装CUDA

-下载CUDA

1. 下载CUDA，依照我的电脑版本,选择了win10，本地

2. 安装CUDA，我选择临时解压在D盘

3. 安装选项：

            4.选择安装位置

    5.    安装完成后，打开安装文件夹D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin下的==nvcc.exe==,有该文件存在安装基本

6. 打开D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\extras\CUPTI\lib64,确认是否存在==cupti64_2023.1.0.dll==动态库

3. 安装cuDNN

1. 下载cuDNN，选择与CUDA相匹配的版本，我这里安装的CUDA v12.0，故选择cuDNN v8.8.1 (March 8th, 2023), for CUDA 12.x
   

    2.  解压压缩包，并将解压后的文件夹改名为cudnn,并复制到D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1文件夹下。

    3.确认D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\cudnn\bin文件夹下是否有cudnn64_8.dll,这关系到tensorflow_GPU版能否安装成功。

4.配置环境变量

1、打开环境变量设置，如图所示。

        2、找到path，确定两项是否存在

    3、添加其余两项，并将这四项置顶，否则会影响搜索，切四项缺一不可

    4、测试CUDA,打开命令行窗口，输入nvcc -V,显示版本号，则说明安装成功

5. 安装TensorFlow

1. 打开Anaconda Prompt窗口

   
   

2. 安装GPU版本的tensorflow，在命令行窗口输入conda install tensorflow
因为旧的tensorflow-GPU已经被删除了，目前只有tensorflow这个版本，也可以使用GPU计算，参考此连接https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/

3.测试tensorflow是否安装成功