配置Cuda步骤
- 型号、版本(RTX30xx的显卡还不支持Tensorflow1.X)
- 显卡：RTX3080 12G
- PYTHON：3.8.0
- CUDA：11.1.1
- Cudnn：8.0.5.39
- Tensorflow-1.15.4：
①Python3.8：https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/issues/167
tensorflow-windows-wheel/1.15.4+nv20.12 at master · fo40225/tensorflow-windows-wheel · GitHub 下载对应的GPU压缩包并解压，将解压后的whl文件直接用pip安装即可。
②Python3.7：Cuda版本应该要更改为以下的
知乎：win10，RTX 3070，可以安装cuda10.0和tensorflow-gpu1.14.0吗？ - 知乎
链接：百度网盘 请输入提取码
提取码：dg4q
- 安装Cuda、Cudnn：
- 下载Cuda：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
①安装(自定义)：
展开Driver components，查看“Driver”的版本，如果当前版本大于Cuda所需版本，则不勾选该“Driver”，反之亦然。
2、(需登录)下载对应的Cudnn：cuDNN Archive | NVIDIA Developer
3、拷贝：将Cudnn解压后的 bin、include、lib三个文件夹直接拷贝到 C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.1 下，会自动合并
4、检测是否安装成功：cmd输入nvcc -V
5、tensorflow下载：Links for tensorflow-gpu
6、tensorflow,CUDA，cudnn对应版本号查看：Build from source on Windows | TensorFlow
7、torch-gpu下载：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
