在windwos系统和Linux系统中安装tensorflow-gpu

如果是在windows系统中安装，请确保已经安装了anaconda和创建了独立的虚拟环境

如果在linux系统中安装，请也确保已经安装了anaconda和创建了独立的虚拟环境

1.查看驱动支持的最高CUDA版本

输入如下命令查看支持的最高版本，我们安装的DUDA版本不能超过它

nvidia-smi

2.确定版本对应

我们在安装tensorflow-gpu时，要注意tensorflow-gpu，cuDNN,CUDA这三个版本的对应关系，其中CUDA不能超过我们上面的最高版本

可以进入这个官网查看版本对应关系Build from source | TensorFlow (google.cn)

3.安装

我们想安装tensorflow-gpu的2.4.0版本，下面是安装代码

注意：安装的时候一定要切换到我们想要安装的环境

安装CUDA的11.0

conda install cudatoolkit=11.0

安装cuDNN的8.0

conda install -c conda-forge cudnn=8.0

安装tensorflow-gpu的2.4.0

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn tensorflow-gpu==2.4.0

4.检查是否安装成功

import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

5.卸载tensorflow-gpu

pip list | grep tensorflow     # 查看相关的库
pip uninstall tensorflow-gpu
pip uninstall tensorflow
pip list | grep tensorflow     # 再次查看是否卸载干净