- 引言
- 环境搭建
- 具体步骤
- 创建虚拟环境
- 安装cudatoolkit
- 安装cudnn
- 安装tensorflow-gpu
- 安装Keras
- 结束
在Anaconda里快速安装基于Tensorflow-GPU和Keras的深度学习开发环境，不必安装手动繁琐Nvidia驱动和Cudnn，实现在Windows上使用多个版本的Cuda和cudnn。
环境搭建以下面的配置为例安装环境，读者可根据自己的实际需求更改配置版本。
| 安装包 | 版本 |
|---|---|
| cudatoolkit | 10.1.243 |
| cudnn | 7.6.5 |
| tensorflow-gpu | 2.2.0 |
| keras | 2.4.3 |
创建虚拟环境
conda create -n env_test python=3.7
创建成功后，进入虚拟环境
conda activate env_test安装cudatoolkit
安装cudatoolkit，使用清华的镜像
注意版本和包之间的等号为 = ！不是 ==
conda install cudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/安装cudnn
！！！cudatoolkit建议在cudnn之前安装！！！
安装cudnn，使用清华的镜像
注意版本和包之间的等号为 = ！不是 ==
conda install cudnn=7.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/安装tensorflow-gpu
使用豆瓣镜像安装tensorflow-gpu
注意版本和包之间的等号为 == 不是 =
使用豆瓣镜像：
pip install tensorflow_gpu==2.2.0 -i https://pypi.doubanio.com/simple/
使用清华镜像：
pip install tensorflow_gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/安装Keras
使用豆瓣镜像安装Keras
注意版本和包之间的等号为 == 不是 =,
使用豆瓣镜像：
pip install Keras==2.4.3 -i https://pypi.doubanio.com/simple/
使用清华镜像：
pip install Keras==2.4.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/结束
自此结束，简洁省心！
