Anaconda、CUDA、Tensorflow等安装问题及解决办法_nvida cuda development和documentation是一样的吗

说明

您好！ 在此重点说明我自己安装时出现的几个问题及解决办法，安装详细过程不做说明。

一、安装

1、Anaconda3安装

下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual
务必勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”一项，这样可以通过命令行方式调用 Anaconda 的程序。如下图所示。

图1自动配置环境变量

2、CUDA安装（cuddn）

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
对于安装路径，只要保证CUDA Development和CUDA Documentation路径一致，samples单独路径即可。你可以先自定义好路径，然后分别进行浏览。如下图所示。

图2 原始安装路径 Cuddn下载链接：[https://pan.baidu.com/s/1L2yxaqB_2Q6guFjFZ_2UtQ](https://pan.baidu.com/s/1L2yxaqB_2Q6guFjFZ_2UtQ)、提取码：xyzc

3、Tensorflow2.0安装

Cmd命令行：

pip install tensorflow-gpu==x.x.x -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tensorlfow==x.x.x -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
1
2

二、安装配置的一些问题

1、NVIDIA显卡及版本问题

问题：window10系统下不知道自己有没有NVIDIA显卡，有的话版本是多少。
解决办法：先看有没有NVIDIA显卡，我的电脑（右键“属性“）->设备管理器->显示适配器或者设置->系统->高级显示设置，没有的话就不用安装CUDA了，直接安装tensorflow就行。若有NVIDIA显卡，直接打开图3NVIDIA控制面板（NVIDIA Control Panel）->系统信息(图4左下角)->驱动程序版本（图5）。

图3

图4

图5

2、安装速度慢

问题：安装速度慢
解决办法：镜像安装 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、jupyter中导入tensorflow出错

问题：在当前虚拟环境下安装测试没有问题，但进入jupyter中导入tensorflow出错
解决办法：在当前虚拟环境下安装ipython、jupyter

三、涉及到的cmd命令

…
// 验证
conda list (Anaconda)
nvcc -V(CUDA)
import tensorflow as tf
tf.version
tf.test.is_gpu_available()

//查看所有环境
conda env list

//激活、关闭环境
activate 环境名称
conda deactivate

//创建、删除新的虚拟环境
conda create --name 环境名称 python=python版本号
conda remove -n 环境名称 –all

//删除环境中某个包
conda remove --name your_env_name package_name

//查看所有包
conda list / pip list

//安装包
pip install package_name -i 清华镜像

//卸载包
pip uninstall package_name