Tensorflow以及pytorch安装
仅为记录，不喜勿喷。
Tensorflow GPU版本安装
1、版本问题
电脑的CUDA版本：
查看NVIDIA控制面板，然后点击右下角的系统信息，就能看到自己的显卡所支持的CUDA版本。我的显卡支持的版本为11.1.96。
然后是对照自己的CUDA的版本去找对应的GPU版本。
这个是真的浪费了我很多时间。好不容易找到合适自己版本的了，之后的下载就可以按照对应版本进行就可以了。
2、CUDA下载与安装
- 下载
由于tensorflow最高版本对应的是cuda10.1版本，那我们下载cuda10.1就可以了。在 CUDA官网中下载对应的版本就OK了。
按照下面的样子进行选择，然后下载即可。
- 安装
下载完成后，双击点开。
注:这里不太建议你改路径。
等待兼容性检查之后，就如图所示。点击继续
这里我们选择自定义，地址默认即可，最好默认地址截个图，配置环境用的到。
然后打开cmd，输入nvcc -V，验证一下是否安装成功。
3、cuDNN安装
在英伟达官网去下载cuDNN。
如果是第一次下载，是需要会员的，注册就好了。
然后就是下载
下载完后将解压文件夹中的三个文件夹全部复制进cuda安装目录下，没有文件会覆盖
4、创建虚拟环境
配置
首先在Anaconda中创建一个tensonflow-gpu的虚拟环境conda creative -n tensonflow-gpu python=x.xpython版本按照上面的表自行选择。
下载
进入到这个虚拟环境中 conda activate tensoflow-gpu。
下载 tensonflow-gpu pip install tensorflow_gpu==2.3.1 -i https://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com。
检验
下载完后我们进行测试tensorflow的GPU版本是否安装成功
输入ipython进入ipython交互式终端，再输入命令
接着下载pytorch
在对应的虚拟环境里写下 conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch接下在等待就好啦
如果想知道自己的TensorFlow版本和型号
在pycharm中输入以下代码：
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib
print("版本:", tf.__version__)
print("型号:", device_lib.list_local_devices())
之后就会显示版本号和自己下载的tensonflow是CPU版本还是GPU版本了。
遇到的问题
在pycharm中总是遇到PS（PowerShell）
解决办法：
找到Anaconda Prompt的位置，然后右键->属性->目标中选择cmd.exe到最后的所有内容进行复制。
然后进入pycharm的File -> setting，把内容复制进去，就解决了。
