我用的是CUDA11.2+TensorFlow2.6
因此，让我们正式开始安装过程：
[En]
So let’s officially begin the installation process:
1、 下载安装cuda
进入NVIDIA官网，初次使用可能需要创建账户CUDA Toolkit 11.6 Update 2 Downloads | NVIDIA Developer 
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ;
注意注意注意！！！
下载好后，应该是个exe，双击运行，选择自定义安装，这里的安装地址都可以选择安装在非系统盘，但是不能路径里面不能有中文字符。
当然你的C盘够大话，就当我没说 。其中更细节的部分可以见这篇文章，其中安装和卸载部分写的很棒(31条消息) CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置_花花少年的博客-CSDN博客_cudnn配置https://blog.csdn.net/m0_37605642/article/details/98854753 ;
安装程序显示安装成功后，直接关闭安装程序
[En]
After the installer shows that the installation is successful, close the installer directly
然后打开”cmd”，输入
nvcc -V
或者
nvidia-smi
我的显示为cuda11.2，这就安装完了第一部分
注：命令行里面使用nvcc -V命令得到的cuda版本，会与电脑上nvidia程序里面的显示不同，这是正常现象，具体原因我没有深究
2、下载安装anaconda
下载地址如下。只需选择适合您计算机的版本即可。
[En]
The download address is as follows. Just choose the version that suits your computer.
Anaconda Nucleus https://anaconda.cloud/support-center/installers ;
安装过程如下所示。请注意，安装时请勾选添加环境变量，这一点非常重要。
[En]
The installation process is as follows. Note that when installing, * check to add environment variable * , which is very important.
3、安装TensorFlow
这一步全都是在cmd命令行完成的，建议 使用管理员身份打开cmd，可以避开一些奇怪的坑
开始之前我们需要了解一下anaconda到底干了什么，对编程有了解的小伙伴，应该知道解释器，对应的Python也有很多版本的解释器。
我们平时能够在pycharm这样的IDE里面编程序，并且能够运行起来都是因为，我们电脑上装好了Python的环境，包括解释器，还你import的库这些。你回忆一下平时使用pip install ，其实都是往这个环境里面丰富一些库
可以理解，电脑上有一个盆，里面有一些基本的材料和工具，然后你在这个盆里使用这些材料和工具，最后写代码才能正常工作。
[En]
It can be understood that there is a basin on the computer, which contains some basic materials and tools, and then you use these materials and tools in this basin, and finally write the code before it can work properly.
正常情况，电脑里只装了一个版本的Python；那么anaconda的作用就在于帮你的电脑分出来几个盆子，你可以多装几个不同版本的Python，一个盆子用来跑跑简单程序，一个盆子用来泡深度学习，不同盆子里的东西互不干扰。
那么我们现在回到anaconda中来，在我们安装好后，它已经具有了一个盆子base，我们可以使用以下代码段查看
conda env list
我现在装好了TensorFlow环境，所以显示两个
有关安装步骤，只需按照视频操作即可。
[En]
For installation steps, just follow the video.
4、开始编程
你以为这已经搞定了？
不不不，还远远不止
你现在可能还会遇到各种报错，import失败等等
当然大部分问题都可以在CSDN解决，其中有几个要点
1、检查环境变量是否配置成功
2、有的依赖库可以从其它虚拟环境里复制过来
3、无法下载依赖库时，可以通过更新conda来解决
pip install 库名
pip install 库名 --upgrade
或者
conda install 库名
conda update 库名
更新所有库
conda update --all
更新 conda 自身
conda update conda
更新 anaconda 自身
conda update anaconda
5、安装pytorch（CUDA与anaconda的安装方法与TensorFlow规则相同）
1、管理员打开anaconda prompt，创建环境
conda create -n pytorch python=3.8
2、激活新环境，安装pytorch
conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
3、验证pytorch是否可以调用GPU
(pytorch) C:\WINDOWS\system32>python
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
>>> print(torch.cuda.is_available())
4、安装torch库
pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
conda常用操作代码
Original: https://blog.csdn.net/baluobo/article/details/124060075
Author: baluobo_zwl
Title: 记录：TensorFlow2.6版本环境搭建cuda11.2 anaconda python3.9 ++++ pytorch环境安装
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