注：之前写的那篇文章虽然安装成功了，但用不了gpu，今天从新弄一下，让它支持gpu
win10 anaconda 安装 tensorflow-gpu 及 jupyter notebook - Tiac - 博客园 (cnblogs.com)
本文链接：win10 anaconda cuda11.1 安装 tensorlfow-gpu 环境 - Tiac - 博客园 (cnblogs.com)
前期准备：
在安装 tensorflow-gpu 之前，请确认你已经安装好了 cuda 工具包及 cudann 补丁
CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
CUDANN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
注：需要注册一个 英伟达的 开发者账号
一、安装 anaconda
https://www.anaconda.com/products/individual
注1：选择适合自己的版本下载安装即可
注2：为了不必要的麻烦，建议先卸载系统已安装的python，然后使用anaconda默认环境的python做为系统默认的python
二、安装 tensorflow-gpu
安装好 anaconda 后，win+q 搜索 ana ，选择打开 Anaconda Navigator
三、修改 anaconda 源
打开 C盘 > 用户 > {用户名}，例如：C:\Users\Tiac
创建或修改 .condarc 文件并保存，内容参考 https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
四、创建 tensorflow-gpu 环境，并安装 tensorflow-gpu
参考链接：TensorFlow — Anaconda documentation
官方教程里有几种方法来安装 tensorflow-gpu，我试了，只有安装 nightly 版本的才比较正常（支持gpu）
conda create -n tf-n-gpu python conda activate tf-n-gpu pip install tf-nightly-gpu
五、验证环境是否正常
python import tensorflow as tf tf.__version__ tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
注：如图所示，tensorflow已安装正常，可以识别到电脑的gpu
六、安装 jupyterlab
参考 jupyter 官方文档，用 conda 命令安装 jupyterlab
https://jupyter.org/install.html
conda install -c conda-forge jupyterlab
七、运行 jupyter-lab 及测试
本文链接：win10 anaconda cuda11.1 安装 tensorlfow-gpu 环境 - Tiac - 博客园 (cnblogs.com)
完。