主要是记录一下cudnn的安装方法

    tensorflow-GPU版本必须依赖的东西是CUDA和cudnn。缺少CUDA和cudnn一定会导致GPU无法调用。缺少CUDA可能会导致tensorflow无法使用。

    所以至少安装一下CUDA，pytorch的GPU版本只需要CUDA就能调用GPU，如果觉得tensorflow麻烦直接上pytorch就可以了。

tensorflow安装

tensorflow的网址：https://tensorflow.google.cn/

（ps：原网址tensorflow.org已经弃用了，但是报错给的网址仍然是这个）

安装方法：pip安装（我一直用的pip）

    pip install tensorflow

    如果在线有问题，那就去下载whl离线安装


里面有这么一句，可能没人会注意到，因为游戏玩家和安装过VS的人天然的避开了这个问题

CUDA安装方法

        略............（好像就跟普通的软件一样直接安装就可以了吧）

(时间太久远了，我也记不得了。跟着网络上的教程走就没问题，最大的阻碍可能就是如何把CUDA和cudnn下载下来)

cudnn安装方法

cudnn的主页网址（到这个网址下载，需要注册NVIDIA账号）

https://developer.nvidia.com/cudnn

cudnn的安装指南网址

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-windows

简而言之：（前提条件就是安装CUDA，而cudnn压缩包里只是一些文件，复制粘贴到CUDA对应位置就可以了）

下载之后，解压得到下面的文件

    然后就是把下载的文件中的bin，include，lib里的文件，复制到CUDA的bin，include，lib/x64里面。

调用GPU验证：

输出结果:

(PS：如果只安装了CUDA，没有安装cudnn。tensorflow可以获取到GPU信息，但是仍然不可用)

      我看网上好像说已经有anaconda安装tensorflow不用安装CUDA和cudnn的教程，但是我一直使用的python自带的pip包管理器，没有验证过。