-
硬件安装好显卡和电源后，启动电脑，安装驱动NVIDIA 驱动程序【在NIDIA官网下载】：
重启电脑。 -
查看显卡信息：
显卡能支持的的CUDA版本为11.5，这是向下兼容的。
也可以在cmd命令行执行nividia-smi语句查看：
-
在官方文档中查看安装TensorFlow版本对应的CUDNN、CUDA的版本号
-
创建新环境conda create -n tensorflow-gpu python=3.7
-
激活环境activate tensorflow-gpu
-
安装：在具体使用中，其实真正需要的并不是整个CUDA，而是cudatoolkit，所以直接安装cudatoolkit，不需要再下载安装CUDA。依次执行命令：
conda install cudatoolkit=11.2
conda install cudnn=8.1
pip install tensorflow-gpu==2.6.0
安装结束。
注意：如果科学上网了，记得一定关掉再安装库！！！！！！毕竟换了国内源！！！！ -
测试代码：
import tensorflow as tf
print(tf.version)
print(tf.test.is_gpu_available())
