自己这几天更换电脑，再加上前次旧电脑学习，安装了好几次TensorFlow，每次都遇到了一些问题，经常缺一些文件，在网上下载文件还很慢，走了不少弯路，特将完整的安装方法记录如下，以便后续使用，也供同行参考。
TensorFlow的学习需要有专门的Nvida的GPU显卡的电脑，GPU的显存最好在4G以上，我以前那台电脑只有1G显示只能学习一些非常初级模型，稍微复杂的模型就无法运行。对于没有GPU独显的同学，可以使用百度的AI Studio，上面提供免费的GPU服务器，每天可以免费使用8小时，并且直接安装好百度的PaddlePaddle，系统已经配置好，也可以快速学习人工智能。
一、了解显卡性能及支持的CUDA版本
可以在终端界面，通过nvidia-smi命令查看你的也显卡信息，查看你的电脑是上否有支持CUDA的显卡及相应的型号、显存。
也可以在控制面板中找NVIDIA Control Panel程序，升级Windows 11后发现控制面板中没有NVIDIA的控制面板了，可以在开启程序中通过查找找到。
; 二、确定TensorFlow与Python版本
根据前面查询到的CUDA版本11.2，我决定尽可能安装高一些版本的工具，以减少后续组件升级的工作量，因此我确定安装cudnn 8.1，python 3.9，tensorflow 2.6作这台新电脑的研究环境。对于python和tensorflow可以不同项目使用不同的版本，自己后续可以根据项目需要进行调整，但需要尽可能在上图官方已经测试的版本中选择，否则可能出一些兼容性问题。
三、安装CUDA及cuDNN
1、CUDA及cuDNN下载
CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。
CUDA看作是一个工作台，cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。
2、CUDA安装
安装cuda时，第一次会让设置临时解压目录，第二次会让设置安装目录；临时解压路径，建议默认即可，也可以自定义。安装结束后，临时解压文件夹会自动删除。
CUDA安装过程比较简单，安装完后，将下面几个目录加到系统环境变量的path参数中，以使用python程序调用对应的程序和dll库。
3、cuDNN安装
四、Python安装
1、Python文件下载
2、Python安装
python安装成功后，可以在CMD终端下，用python命令进入，检查版本以及是否可用。
五、TensorFlow安装
注意选择Python解释器，如果你计算机上有多个python要选择与项目兼容的版本。
六、TensorFlow及GPU验证
在项目中创建一个测试文件test.py，以下几行代码即可。
import tensorflow as tf
if tf.test.gpu_device_name():
print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))
else:
print("Please install GPU version of TF")
运行test.py如下所述，系统提示运行成功，并显示出GPU的型号，计算能力，我的显卡计算能力为8.6，感觉性能应该还不错，后面根据程序实际的计算性能再发分享报告。
C:\Users\86139\PycharmProjects\test3\venv\Scripts\python.exe C:/Users/86139/PycharmProjects/test3/test.py
2021-11-13 19:50:40.703464: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
Default GPU Device: /device:GPU:0
2021-11-13 19:50:42.588444: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /device:GPU:0 with 3495 MB memory: -> device: 0, name: GeForce RTX 3060 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6
2021-11-13 19:50:42.589427: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /device:GPU:0 with 3495 MB memory: -> device: 0, name: GeForce RTX 3060 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6
Process finished with exit code 0
通过安装上述工具，你可以在自己的电脑上进行人工智能的基础学习和研究。
[En]
Through the installation of the above tools, you can do basic learning and research on artificial intelligence on your own computer.
Original: https://blog.csdn.net/wujize/article/details/121329897
Author: 海盐老伍
Title: TensorFlow GPU最完整的安装方法
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