配置：3060+window11+cuda11.1+cudnn8.1.1+tensorflow2.4.1
目录
1、安装CUDA–CUDA Toolkit
在Anaconda Prompt命令行里输入nvidia-smi，查看显卡配置；
CUDA Version版本最高支持11.3，本文安装的为11.1的版本。
（点击这里可以看到显卡驱动版本和对应的CUDA版本要求）
CUDA Toolkit 11.1 下载地址：CUDA 工具包 11.1 更新 1 下载|英伟达开发者 (nvidia.com)
https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.1-download-archive ;
NVIDIA官网下载需要账号登录，可以跟随官网提示进行注册。
下载结束以后点击安装包，直接进行安装，默认安装位置在C盘，无需变动。
2、安装CUDNN
下载地址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive ;
下载合适的版本:
下载结束以后解压缩，将解压缩后的文件夹内cuda目录下bin、include、lib的文件依次复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1目录下的bin、include、lib文件夹内。
3、配置CUDA环境变量
此电脑–>属性–>高级系统设置–>环境变量
（2）系统变量–>Path里添加以下四项
配置完成
4、安装tensorflow
打开Anaconda Prompt
（1）创建虚拟环境
conda create -n tensorflow python=3.7
激活环境
activate tensorflow
（2）安装tensorflow
pip install tensorflow-gpu==2.4.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
（3）测试tensorflow
输入python回车进入命令行，依次输入下述命令。
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')
输出结果最后一行得到 [PhysicalDevice(name=’/physical_device:GPU:0′, device_type=’GPU’)]，即说明安装成功，如下图。
解决方法：
将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin里的cusolver64_11.dll复制并改名为cusolver64_10.dll即可。
Original: https://blog.csdn.net/ace2333/article/details/124691728
Author: ACE2333
Title: 笔记本3060显卡+windows11配置tensorflow-gpu
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