anaconda裝tensorflow真是太簡單了【保姆級安裝教程】

我覺得我這個教程真是保姆級教程了！

我裝的版本tensorflow2.0.0+CUDA10.0+cuDNN7.6.5

anaconda最方便最舒服的地方就在於，我可以創建一個小房子（虛擬環境），我用到的各個版本的庫啊什麼的都裝這個虛擬環境裏頭，然後再用pycharm連接到這個小房子就OK啦！

然後安裝過程如下：

前排提醒，anaconda可以換國內源，以免後續步驟安裝太慢
如何換源見:https://blog.csdn.net/xrinosvip/article/details/89738521

1.很早之前就裝過pycharm了

2.然後安裝了anaconda，這個去官網下載最新的版本就行，可以參照https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148
這個鏈接裏也有講怎麼鏈接pycharm和anaconda

後面的過程比較複雜，我從網上找到了許多不同的版本，有的說不用anaconda，先裝cuda和cudnn，再pip裝。我試過pip，但是安裝失敗，我又卸載了。後來我沒敢裝，參考了有幾十個博客，最後用了anaconda安裝一次成功順利運行，過程如下。

3.手動裝CUDA和cuDNN。
網上很多人說可以用anaconda裝CUDA和cuDNN，但是可能會缺東西，所以我決定手動裝。
首先我想裝tf2.0.0，然後查表發現要用CUDA10.0,我就去下載了CUDA10.0，再去找到對應版本的cuDNN下載。

如果你不懂tf和CUDA和cuDNN的版本是怎麼回事可以看：https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89082978

CUDA+cuDNN安裝教程：https://blog.csdn.net/qq_30611601/article/details/79067982
查版本表：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
CUDA下載：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN下載：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

4.然後就用anaconda創建一個虛擬環境

# 用下面指令創建一個虛擬環境
conda  create -n tf01  python=3.6
# tf01是這個環境的名字，python=3.6是python版本。

#然後用下面指令激活這個環境
activate tf01

#然後用下面指令在這個環境裏安裝tf-gpu2.0.0
conda install tensorflow-gpu=2.0.0

然後等着安裝完事就行了。

測試安裝成功：https://blog.csdn.net/qq_44774398/article/details/99832436
注意，如果你已經在第二步把pycharm和anaconda連接了，這地方在pycharm中測試就可以了