tensorflow gpu版最新安装说明
最近本人一直在使用CPU版的tensorflow跑神经网络，CPU的使用率总是飙到100%，风扇嗡嗡的转，烦死个人。但看独立显卡，使用率却一直为0%，明显在摸鱼偷懒。而且我也听说使用GPU跑神经网络有可能会快一点，于是我决定安装一个GPU版本的tensorflow。
安装这个GPU版的tensorflow真是折腾死人了，网上的教程大多都是旧的，有些已经不适用了。按照他们教的方法，整的我是云里雾里。最后终于在我自己的摸索下，找到一套可行的安装流程。
一、前言
在tensorflow英文的官方说明网站中可以看到图1的提示。这个提示只有英文版有，中文版没有，真的是坑死了，害我走了好多弯路。
翻译过来的意思就是：Tensorflow 2.10是最后一个在本地windows上支持GPU的版本。从2.11版本开始，需要在windows WLS2（适用于 Linux 的 Windows 子系统）上安装才能使用GPU。
所以要在native-windows（一般人用的windows系统）上使用GPU运行tensorflow，就只能安装2.10版本及以下的版本，或者安装老版的tensorflow-gpu。
以上的部分内容引用自链接：https://blog.csdn.net/bragen/article/details/129131278
官方说明链接：https://tensorflow.google.cn/install/pip
本人使用的是Python3.9，而且我一般喜欢安装新版的软件，所以下面我将介绍在普通windows上可以安装的最新版本的tensorflow，也就是tensorflow2.10的安装方法。
二、安装CUDA
安装前先打开nvidia控制面板，点左下角的系统信息，再点击组件，看图2中圈中的序号，先记住，一会要用。
经过我的实验发现tensorflow2.10适配的11.x的CUDA。所以我选择安装CUDA11的最新版本11.8.0，如图3所示。
下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
安装前请一定确保安装的CUDA版本低于或等于图2中圈住的版本号。如不满足此要求请更新显卡驱动或安装更低版本的CUDA。
下载完后双击开始安装，选择自定义安装，只勾选图4中的这3项即可。
三、安装cuDNN
下载适配CUDA11版本的cuDNN，我选择安装最新版v8.8.1，如图5所示。
下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
下载完后是一个压缩包，解压后直接将bin、include、lib这三个文件夹复制到CUDA的安装目录，如图6-7所示。
四、添加环境变量
此电脑→右键→属性→高级系统设置→环境变量→系统变量→Path→双击→检查以下路径是否在Path中，如果没有，就添加对应的路径，如图8所示。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\extras\CUPTI\lib64
图8中环境变量的路径均以E:\CUDA\开头，这是因为我安装CUDA时使用了自定义安装路径。
官方说明链接：https://tensorflow.google.cn/install/gpu?hl=zh_cn#windows_setup
五、安装tensorflow
由于本人没有安装虚拟环境（不推荐，不要学我），所以我只能介绍在系统直接上安装tensorflow的方法。
按下win键，输入cmd，在命令提示符处右键，选择以管理员身份运行。
如果以前安装过其他版本的tensorflow，请在安装前务必卸载，可以使用以下命令：
tensorflow从2.x版本后已不再区分CPU版和GPU版，合为一个包就叫“tensorflow”，所以可以使用以下命令进行安装：
官方安装说明：https://tensorflow.google.cn/install/gpu?hl=zh_cn#pip_package
六、验证
可以使用以下代码检验是否安装成功：
如果得到的结果不为0，则证明安装成功，可以使用GPU进行运算了。
官方说明链接：
https://tensorflow.google.cn/guide/gpu?hl=zh_cn#%E8%AE%BE%E7%BD%AE
七、其他
若在安装中出现缺少dll的问题，可以参考以下链接：
https://blog.csdn.net/weixin_44494790/article/details/110254621
但也有可能是CUDA安装的版本不对，可以根据缺少的dll名字下划线后面的数字来安装正确版本。
若安装中还出现了其他问题，可以留言评论（虽然我也不一定能解决😥大家可以一起探讨），或直接百度查询。
