Tnsorflow2.1安装教程，遇到的问题和解决办法

Tensorflow安装

首先需要预先安装Anaconda，使用Anaconda管理环境
安装好后在开始菜单中找到Anaconda Prompt
本文安装的为windows下GPU版本的tensorflow2.1
我们需要找好Tensorflow版本所对应的python,cuDNN及CUDA版本，否则安装完会因为版本问题T出现错误
对应版本可以在Tensorflow官网找到

创建新的环境

conda create -n 环境名 python=3.7

这里一定要加python=版本号，否则在pycharm选择环境时无法找打python.exe文件
创建成功后转到新创建的环境下

conda activate 环境名

删除环境方法

conda env remove -n/--name 环境名

安装CUDA

conda install cudatoolkit=10.1

安装CUDNN

conda install cudnn=6.7

安装Tensorflow

pip install tensorflow==2.1 -i https://pypi.douban.com/simple/

使用清华镜像下载会更快些

初步验证是否安装成功

pycharm设置

选择环境

新建一个项目

选择conda环境，可以看到这里的conda环境不是我们新创建的

找到Anaconda安装路径下的evns/新建环境名/python.exe文件

设置成功，进入项目

进一步验证是否安装成功

import tensorflow as tf

tensorfloa_vesion = tf.__version__
gpu_available = tf.config.list_physical_devices('GPU')

print("tensorflow version:", tensorfloa_vesion, "\GPU avalibale:", gpu_available)

a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a")
b = tf.constant([1.0, 2.0], name="b")
result = tf.add(a, b, name='add')
print(result)

安装成功

安装遇到的问题

安装版本不匹配

由于安装的版本不匹配所以出现了以下错误

初步验证通过，pycharm运行程序出现
RuntimeError: cudaGetDevice()
都是由于 版本不匹配问题所引起的

驱动版本和运行驱动版本不匹配

其他都搞定，在进一步验证，返回错误
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
驱动版本无法满足运行版本

通过查看CPU驱动版本发现，本机的CPU版本为385…，而CUDA10.1版本要求最低为418.39，于是进行了驱动更新，问题解决。
具体对应版本如下所示，信息来源：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#title-resolved-issues

这篇好文章是转载于：学新通技术网