【TensorFlow】Win10下在Anaconda中安装创建GPU版的TensorFlow亲测，避坑

且看此处

• 说在前面
• 安装CUDA
• 创建Anaconda虚拟环境
• 安装TensorFlow-GPU
• 验证
• [Jupyter Notebook中使用内核](https://blog.csdn.net/qq_36477513/article/details/114997129#t4)
• PyCharm中使用虚拟环境

说在前面

  使用的环境是win10+python3.7.10+tensorflow1.14.0gpu，仅供参考。

安装CUDA

  这里因为在之前安装GPU版本的PyTorch时已经安装好，所以我没有再进行安装CUDA。如果你没有安装CUDA的话，可以查看这篇文章进行下载安装，一定要注意自己电脑的Nvidia版本，选择合适的版本进行安装。

创建Anaconda虚拟环境

  参考这篇文章。如使用下面的命令进行创建，tf-gpu这个可以自定义，换成自己需要的名字。之后使用命令进入虚拟环境即可。

安装tensorflow-gpu

  进入虚拟环境后，输入命令pip install tensorflow-gpu==1.14，（这里可以指定版本，也可以不指定，默认下载安装最新版的）。如果出现**.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host=‘pypi.tuna.tsinghua.edu.cn’, port=443): Read timed out.**错误，更换下载源即可，比如pip install tensorflow_gpu==1.14 -i https://pypi.douban.com/simple/，在后面安装库时出现这个错误，都可以通过更换下载源解决。如果下载失败，多次尝试下载，更换下载源。

验证

  下载完成后，按下图进行验证。最后返回True说明安装成功了。

  或者使用下方的代码进行测试：

a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))

解决cublas64_11.dll not found，cublasLt64_11.dll not found，cufft64_10.dll not found，curand64_10.dll not found，cusolver64_10.dll not found，cudnn64_8.dll not found的问题，在验证时，如果出现上面的问题，解决方法有两种：
-直接在dll网站查找下载
-如果缺失的dll文件很多，或者有些dll文件在上面的网站中找不到，那么可能是tensorflow版本过高，无法适配，所以需要降低版本，卸载掉目前的版本pip uninstall tensorflow-gpu，再选择合适的版本进行安装。

Jupyter Notebook中使用内核

PyCharm中使用虚拟环境

  选择New Project，按下图找到你所创建环境中的python.exe文件即可。一般位于你创建环境目录下的envs文件中，比如我的就在

中。