conda安装Tensorflow2.9的GPU版本
有的API只有高版本的tensorflow有，所以这里再装个tensorflow2.9，我看了下，官网最新版本是2.10
anaconda这个环境隔离机制有点类似于docker，用起来太爽了。
每次换环境都要查下别人文章，太麻烦了，自己装个，方便后续查看。
1、新建环境
conda create -n tf2.9 python=3.8
2、激活环境
conda activate tf2.9
3、cuda与cudnn的版本选择
这个我们先看下自己电脑的显卡驱动
可以看到，我们的CUDA版本是11.7，由于tensorflow 每个版本都与cuda和cudnn的版本绑定，所以只要绑定的cuda是11.7版本以下的，我们都能安装。
官网查看tensorflow、python、tensorflow-gpui、cuda、cudnn的对应关系
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu
| Version | Python version | Compiler | Build tools | cuDNN | CUDA |
|---|---|---|---|---|---|
| tensorflow_gpu-2.10.0 | 3.7-3.10 | MSVC 2019 | Bazel 5.1.1 | 8.1 | 11.2 |
| tensorflow_gpu-2.9.0 | 3.7-3.10 | MSVC 2019 | Bazel 5.0.0 | 8.1 | 11.2 |
| tensorflow_gpu-2.8.0 | 3.7-3.10 | MSVC 2019 | Bazel 4.2.1 | 8.1 | 11.2 |
| tensorflow_gpu-2.7.0 | 3.7-3.9 | MSVC 2019 | Bazel 3.7.2 | 8.1 | 11.2 |
| tensorflow_gpu-2.6.0 | 3.6-3.9 | MSVC 2019 | Bazel 3.7.2 | 8.1 | 11.2 |
| tensorflow_gpu-2.5.0 | 3.6-3.9 | MSVC 2019 | Bazel 3.7.2 | 8.1 | 11.2 |
| tensorflow_gpu-2.4.0 | 3.6-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 3.1.0 | 8.0 | 11.0 |
| tensorflow_gpu-2.3.0 | 3.5-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 3.1.0 | 7.6 | 10.1 |
| tensorflow_gpu-2.2.0 | 3.5-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 2.0.0 | 7.6 | 10.1 |
| tensorflow_gpu-2.1.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2019 | Bazel 0.27.1-0.29.1 | 7.6 | 10.1 |
| tensorflow_gpu-2.0.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | Bazel 0.26.1 | 7.4 | 10 |
| tensorflow_gpu-1.15.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | Bazel 0.26.1 | 7.4 | 10 |
| tensorflow_gpu-1.14.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | Bazel 0.24.1-0.25.2 | 7.4 | 10 |
| tensorflow_gpu-1.13.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2015 update 3 | Bazel 0.19.0-0.21.0 | 7.4 | 10 |
| tensorflow_gpu-1.12.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Bazel 0.15.0 | 7.2 | 9.0 |
| tensorflow_gpu-1.11.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Bazel 0.15.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.10.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.9.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.8.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.7.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.6.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.5.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.4.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.3.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.2.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.1.0 | 3.5 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.0.0 | 3.5 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |
可以看到，tensorflow2.9对应的CUDA版本是11.2，cuDNN版本是8.1
安装CUDA
conda install cudatoolkit=11.2
安装cuDNN
conda install cudnn=8.1
4、安装tensorflow2.9-gpu
pip install tensorflow-gpu==2.9.0
5、验证是否安装成功
python
import tensorflow as tf
tf.__version__
验证GPU是否可用
tf.test.is_gpu_available()
返回true说明没有问题。
6、安装ipykernel
为了方便我们在jupyter中使用
pip install ipykernel
前提是你base环境中已经使用
conda install nb_conda_kernels命令安装过nb_conda_kernels
7、镜像
7.1 conda镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
7.2 conda中配置pip镜像
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
查看现有镜像
conda config --show channels
到此，安装就搞完了，版本对应上应该没啥问题的。
镜像和ipykernel这部分没必要写，放这里是为了方便查看。