Windows安装tensorflow-gpu（1050Ti，cuda11.6，cuDNN7.6.5，python3.6，tensorflow-gpu2.3.0）-Toy模板网

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参考：https://blog.csdn.net/qq_43215538/article/details/123852028

安装cuda

首先查看本机GPU对应的cuda版本，如下图所示，本机cuda版本为11.6，后面选择的cuda版本不要超过这里的版本就好。
Windows安装tensorflow-gpu（1050Ti，cuda11.6，cuDNN7.6.5，python3.6，tensorflow-gpu2.3.0）
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选择相应的cudatoolkit版本下载，如这里选择版本一定要注意，因为cuda版本会决定你下载的cudnn和tensorflow-gpu版本，若不一致，会出现版本不匹配等问题，无法使用。我这里选择10.1。
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这里选择的版本影响tensorflow-gpu和cudnn的版本，需要对应，对应关系这里看：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

下载完cuda安装包之后，双击安装即可。安装完成之后，环境变量应该会自动添加。
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下载cuDNN

下载网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，第一次单击下载时，会让你先注册登录，然后再进行下载，注册过程认真填写内容就没问题，此处略过，接下来进入下载环节。

根据上面的版本对应关系，这里下载7.6.5版本。
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下载完成后，解压此文件，将cudnn文件中对应的文件移动到cuda对应的安装目录中。就是下表，左边的文件移到右边的目录里面。

解压的cudnn文件	安装的cuda目录
bin\cudnn64_7.dll	C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
include\cudnn.h	C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include
lib\x64\cudnn.lib	C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64

安装tensorflow-gpu

创建python3.6虚拟环境

conda create -n tf python=3.6

激活环境

conda activate tf

然后可以用conda也可以用pip安装tensorflow-gpu对应的版本，我这里选择2.3.0, 这里使用pip豆瓣源安装，很快。

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple

等待安装完成，测试一下：

import tensorflow as tf
tf.autograph.set_verbosity(0)
physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print(physical_devices)
config = tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

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