安装配置环境 CUDA以及CUDNN tensorflow pytorch pip安装 虚拟环境

1.  在win10中利用Anaconda直接安装tensorflow-gpu 不需要另行安装cuda cudnn

但是不知道电脑会自动适配所需的版本吗，不过把电脑显卡驱动更新一下，就都也可以了吧。

https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/83690575?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.add_param_isCf&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.add_param_isCf

中间出现问题：怎么解决RemoveError: 'requests' is a dependency of conda and cannot be removed from conda's operating environment.

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　conda update --force conda

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　不行重试，再重试

又出现问题：E:\anaconda3\lib\site-packages\h5py\__init__.py:40: UserWarning: h5py is running against HDF5 1.10.5 when it was built against 1.10.4, this may cause problems     '{0}.{1}.{2}'.format(*version.hdf5_built_version_tuple)

解决办法：

pip uninstall h5py,再 pip install h5py

 最终配置好的版本如下：

　　 tensorflow 1.14.0

　　CUDNN 7.6.5 （查找本地文件cudnn.h，中的

#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 6
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5

　　表示 7.6.5）

CUDA 10.0

 出现问题：

　　conda install tensorflow-gpu=1.14始终solving environment，换成了1.15就可以，应该是源的问题，可考虑换源

成功！

　　对照原来的包，然后在想要安装库文件的路径下，shift+右键打开windows Powershell，然后使用pip install

      比conda要快很多，conda安装小文件好像不太好用。

2.  tensorflow的版本对应的cuda，cudnn的版本

　　https://www.tensorflow.org/install/source#linux

3.  conda 安装其他深度学习框架：

　　1.创建虚拟环境　　　

　　　　conda create -n 虚拟环境名字 python=3.X

　　2.激活

　　　　conda activate tensorflow

　　3.安装

　　　　conda install tensorflow-gpu=版本号

　　

用此方法安装过pytorch，keras，tensorflow，正在进行tensorlayer

　　　　conda install tensorflow-gpu=2.1.0（用conda尽量开全局）
　　　　pip3 install tensorlayer（用pip尽量不要开全局模式）

　　安装tensorlayer之后还修改了：scipy变成了1.4.1（原来是1.6.2）；tensorboard变成了2.1.0（原来是2.4.0）

 　　安装pytorch

　　　　https://zhuanlan.zhihu.com/p/63764030　　　　先恢复了一下conda的默认源。

4.  conda 使用换源问题

　　4.1 换源问题　　

　　　　　https://blog.csdn.net/qq_34852379/article/details/89238238?biz_id=102&utm_term=%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%8D%A2%E6%BA%90%20anaconda&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-3-89238238&spm=1018.2118.3001.4187（里面有anaconda 的基本使用）

　　　　　conda config 指令

 　　　　恢复默认源：
　　　　　　conda config --remove-key channels

　　4.2 更新

　　　　conda update --all   可以更新所有的

5.  pip安装

　　https://zhuanlan.zhihu.com/p/107847620    使用pip之前可以先换成清华大学镜像源

6.  虚拟环境

　　https://zhuanlan.zhihu.com/p/60647332

　　安装特定版本的python虚拟环境 virtualenv venv --python=python3.6

7.  whl库

　　https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

附：

1，安装visual studio 一定记得选C++，记得要VS与CUDNN版本对应，2017？2019？

　　https://blog.ailemon.me/2020/07/27/windows-install-cuda-and-cudnn-environment/　按照上面的网址先安装，但最终无法出现后面的验证结果

　　看一下CUDA版本，可以搜索releasenotes.但两个的结果不一样，不知道听谁的。