tensorflow指定显卡（历时两天，我终于在TensorFlow里面调用起来了gpu）
新买的笔记本怎么配置TensorFlow-gpu
新买的笔记本怎么配置TensorFlow-gpu
为了更好地学习深度学习 ，我今年斥重金买了一台联想-拯救者-R9000 ，除了P9000之外 ，这台电脑的配置应该算是笔记本当中的天花板了 。但是买来半个月 ，一直在修改自己的论文 ，所以除了新的鼠标灵敏度高 ，打开word不卡之外 ，也没有体验到天花板有多香 。这几天论文改的差不多了 ，心中又燃起了对深度学习的浴火（主要是想看看这个天花板的性能有没有外界说的那么神） 。结果！结果！家人们 ，咱就是说 ，吊起来了 ，内心雀跃之余 ，得给广大网友分享这份喜悦 。具体的心路历程和配置步骤如下：
判断自己的电脑适不适合安装TensorFlow-gpu
1 、本人电脑型号：
RTX3060gpu大小为6G
2 、使用TensorFlow-gpu版的条件首先电脑上有gpu ，这个大家直接搜索“怎么查看自己的gpu ”按照步骤去看自己的gpu的情况就好 。
然后gpu的性能 ，官方要求TensorFlow-gpu需要的gpu算力应该在3.5以上 。但是实话实说 ，这个也看gpu的 ，有些电脑gpu查得到算力是5 ，但是确实调不起来 ，或者能装但是也不能跑 。我之前那台老电脑gpu型号是940MX ，官方算力是5 ，大小是2个G ，但是 ， ，咳咳 ， ， ，真的调不起来 ，跑不动 ，安装了之后他的gpu占用是0 ，主要是靠CPU跑的 。所以如果大家的电脑年份已久（3年及以上）并且是轻薄办公本的话 ，就老老实实装cpu版的吧 ，不然就是瞎耽误工夫 。开始配置安装
提前声明这篇博客我用的配置是：anaconda3+Python3.9+cuda11.6.1+8.3.8cudnn for cuda 11.5+TensorFlow2.8.0
所以如果你的电脑配置跟我一样 ，并且之前有conda和Python ，那么配起来就飞快 。如果配置相差较大 ，大家酌情参考！
1 、安装anaconda anaconda里面有很多编辑器 ，再加上numpy ，pandas等包装起来也特别容易 ，所以是学习机器学习的最佳选择 。我是在官网直接下载的 ，很多人说慢 ，但是我下载起来还蛮快的 。官网首页：https://www.anaconda.com/
官网下载页：https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads
2 、创建新环境 在anaconda的anaconda prompt中新建一个环境 conda create --name yourEnv python=3.9我的环境名字命名为TensorFlow-gpu ，所以创建环境时：
conda create --name TensorFlow-gpu python=2.7然后打开prompt激活该环境就可以了 。
activate Tensorflow-gpu3 、检查Python版本
如果conda装完之后 ，Python的版本不是3.9 ，要删除旧版本 ，升级成3.9
检查方法：
如果不是3.9 ，要进行版本升级 。
4 、安装cuda找到自己NVIDIA控制面板 ，左下角系统信息打开 ，如下图第三行可以看到自己所支持的cuda驱动版本
我的是11.6.1 ，然后从下方cuda官网下载适合自己版本的cuda：
cuda下载
我是按照这个装的 ，大家在安装的过程中一定不要自己去自定义文件夹 ，我之前一直想安装在D盘 ，但是很容易失败 ，所以能默认的就先默认 。具体的下载安装教程转这个：cuda安装教程
4 、安装cudnncudnn下载
因为cuda安装的是11.6 ，而cudnn中没有明确的for 11.6 ，我之前安装的是for 11.x的 ，但是没调出来 ，忘记看了哪一篇博客了 ，说推荐下载for 11.5的 ，所以进去之后选下面这个：
5 、下载TensorFlow-gpu前面的全部配置好 ，这里因为涉及到的东西很多 ，所以前面的部分没有写具体 ，大家自行搜索配置环境的教程按照步骤操作就好 。
首先激活自己创建好的TensorFlow环境 ，然后用下面的命令安装TensorFlow-gpu 2.8.0： pip install tensorflow-gpu==2.8.0 --default-timeout=100 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果在安装过程中出现闪退 ，是正常现象 ，可以把timeout值加大 ，等待就可以重新安装了 。
安装之后 ，Python下输入：
import tensorflow as tf 没有报错 ，就是安装成功了！检查gpu是否被调用
全部安装配置完成 ，在后台命令中输入下列命令 ，有TRUE ，表示调用成功：
自此 ，TensorFlow-gpu版本的便是安装完成并能够正常使用了 。尽管教程相对来说 ，步骤清晰了 ，但是有些细节没有写清楚 ，一则是每个部分网上的步骤都很详细 ，我也是从别人那里参考的 。一则 ，安装这个TensorFlow到写完这篇博客时间相差较大 ，一些细节已经遗忘 。但是如果大家在安装过程中出现什么问题 ，或者有什么疑问都可以评论或者私信 ，我会尽量帮助 。
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