想用tensorflow的GPU版本，安装后
如果出现”W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:59] Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll’; dlerror: cudart64_101.dll not found”
这个Warnning说明有可能没有安装CUDA。需要到下面这几个网址，看看自己的机器中显卡驱动和tensorflow版本来确定自己应该下载什么版本的cuda cudnn
https://tensorflow.google.cn/install/source
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
如果显卡驱动和tensorflow版本之间产生矛盾，不好确定cuda cudnn，建议先到www.nvidia.com去下载显卡驱动让显卡驱动适应tensorflow版本。
在确定自己要下载的版本后，可以使用
conda install cudatoolkit=XX.XX.XX
conda install cudnn
来安装。
如果上述方法安装很慢的话，可以在
https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/
找到自己想安装的文件URL，而后用第三方下载工具下载的合适目录中，而后在本地目录运行类似以下命令直接安装
conda install cudatoolkit-9.0-1.tar.bz2
conda install cudnn-7.6.5-cuda9.0_0.tar.bz2
如果还是不能使用GPU。建议使用下列方式：
1、确定python版本3.7.
2、安装tensorflow2.4.0
使用pip install tensorflow==2.4.0命令。或者先下载文件
https://files.pythonhosted.org/packages/2f/45/68e41b073b17c49dc9f02648acfd43b029072786a229465c27e9554c993e/tensorflow-2.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
如果在这步出现以下错误：
Cannot uninstall 'wrapt'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
可以使用以下命令强行升级
pip install -U --ignore-installed wrapt==1.12.1
使用命令 conda install cudatoolkit=11.0.221
4、安装cudnn8.0
打开这个zip文件而后
把里面的include下一堆.h文件拷贝到你的anaconda安装目录下的\Library\include中；
把bin下的一堆.dll文件拷贝到你的anaconda安装目录下的\Library\bin中；
把lib\x64下一堆.lib文件拷贝到你的anaconda安装目录下的\Library\lib\x64中；
5、到此为止可以用GPU来跑tensorflow了。
Original: https://blog.csdn.net/bjay/article/details/113829133
Author: bjay
Title: conda 安装CUDA 和cudnn
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/520957/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！