目录
1.创建新的环境
2.激活环境
3.下载TensorFlow
4.下载coda
5.下载CUDNN
1.创建新的环境
conda create --name tensorflow python=3.6
删除环境
conda env remove -n 虚拟环境的名称
2.激活环境
activate tensorflow
3.下载TensorFlow
-i 表示指定源下载，加速下载
pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
4.下载coda
// 查看本机NVIDIA信息
nvidia-smi
CUDA version 表示最高支持的CUDA 版本，cuda的版本要与TensorFlow的版本相对应
// TensorFlow-gpu是2.6的 按照官网下载相应的版本 conda install cudatoolkit=11.2
版本信息分为GPU/CPU
出现下面的错误
解法一：
// 搜索对应的版本号，然后填入就可以了 conda search cudatoolkit
解法二：上面没有我们需要的版本
conda install cudatoolkit=版本号 -c conda-forge
5.下载CUDNN
注意CUDNN的版本要跟CUDA的版相对应
conda install cudnn=8.1.0
查看CUDNN与CUDA对应的版本
