【记录&经验分享】——TensorFlow 2.1.0 GPU版安装成功经验分享_tensorflow-gpu==2.1.0安装

【2020.09.05更新】关于本博客中的资源

在最初撰写这个攻略时，我把文章中提到的资源一并上传想混个积分，但是我发现资源每次被下载都会涨积分。希望大家发现积分超过5分就给我及时留言，因为主要还是为了方便大家，那些安装包不值那么多积分的。。

前言

最近换了个电脑，又重新折腾安装了一下TensorFlow。安装的是目前最新的2.1.0版本的。如果你正在因安装频频失败而苦恼，继续往下看吧~
本文是配置好环境后直接采用pip安装的方法，也可以用anaconda新建环境，后续步骤基本是一样的。

配置

博主的电脑是小新pro13 intel版，win10系统。NVIDIA硬件信息如下。

目前这个配置安装TensorFlow2.1.0成功，给大家一个参考，如果看完我的教程还是失败，可能要考虑一下是不是硬件的问题。

环境要求

CUDA+cuDNN

因为安装的是GPU版，所以先要安装这俩。感兴趣的朋友可以先看一看科普GPU, CUDA,cuDNN三者的关系总结，接下来是安装步骤。
Step1 CUDA安装
官方给出的对应版本是CUDA 10.1，但是经过实测10.2也可以因此我选择安装10.2版本。PS：具体还是要看配置，在NVIDIA系统信息里找到这个

CUDA版本需要<=驱动适配版本
打开CUDA下载页面，按个人配置选择对应的安装包。

然后一路无脑安装，除非你的C盘空间很紧张，我建议直接选择默认路径。安装完成后测试一下，在命令行中输入如下代码，如果正确输出版本信息，则安装成功。

nvcc -V
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Step2 cuDNN安装
说是安装，其实就是手动添加几个文件。
打开cuDNN下载页
需要开发者账号，没有就去注册一个，有就点登陆。之后会让你勾选需求，如实勾选后会进入下载页。选择与CUDA对应的版本即可
这个文件解压后如下

将bin、include、lib中的内容复制到CUDA安装路径下对应的文件夹中即可（对应复制文件哦，不是复制文件夹），CUDA默认安装路径：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
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之后将一下两个路径添加至系统环境变量Path中即可

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
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Step 3 验证
打开一下目录

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite
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shift+右键在此处打开PowerShell，然后输入

.\bandwidthTest.exe
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输出如下则说明CUDA+cuDNN安装成功~

Visual C++的运行库

有些博主采取直接安装VS2019的方法，但是我已经因为学习的原因有许多版本的VS了，不想再装一个巨无霸…因此选择手动下载需要的运行库。首先检查一下，打开应用和功能，搜索C++，看看你的设备里有没有这个运行库，如果有的话这步就结束喽~
如果找不到，就去官网下载然后安装即可。下载地址

正式安装

采取pip方式安装，在命令行中输入

pip install tensorflow-gpu==2.1.0
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（注意：在发布这篇博文是tf最新版本为2.1.0，就未指定版本，特此更正，以防不兼容——更新日期：2020.08.01）
等待完成安装即可。如果出现下载过慢导致失败的情况，换个源即可。具体教程直接搜“pip换源”就有一堆，这里贴一个吧~换源教程

测试

命令行中键入如下代码

python
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9
sess= tf.compat.v1.Session(config=config)
print(sess.run(hello))
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请复制上述测试代码，目前网络上流传较多这段测试代码

python
import tensorflow as tf
hello=tf.constant('hello,world')
sess=tf.Session()
print(sess.run(hello))
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在2.0以上的版本是无法兼容的，并不是安装失败了哦。
输出如下则安装成功。

CUDA 10.2特别补充

如果你安装的是CUDA10.2，那么在import TensorFlow时应当会提醒缺失一个.dll文件，好像是只有10.1版本中有。解决方法：下载一个，放到CUDA安装目录的bin文件夹下即可。下载链接

至此，TensorFlow 2.1.0 GPU版本的安装教程结束，如果觉得有用请给个好评~如果哪里说得不对，也欢迎批评指正，我会及时更新博文以免误导他人。
此外，新手博主想赚点下载积分~本次教程提到的所有安装包我都整理好了，嫌麻烦的话可以直接前往下载资源链接