标签：记录 AI cudnn 小白 文件夹 cuda 笔者 安装 下载

关于入门前的准备：对于Anaconda、cuda、cudnn和TensorFlow环境的安装（图文）

关于Acaconda的安装

只需要到官网下载并安装
链接：https://www.anaconda.com/
安装成功之后，效果展示如下。

开始菜单栏：

打开Anaconda Navigator的界面：

第一次试用Jupyter Notebook编写一段很简单的python程序：

print('Welcome to the python world!')

笔者也是正在学习python的萌新，期待以后可以写出更加复杂的程序哈哈哈。

关于cuda和cudnn

下载之前要清楚自己的显卡是否适配cuda以及适配哪一款cuda
笔者的显卡是GTX 1650，官网上并没有明确说明这款是否符合目前最新的cuda 10.2版本，但是经过笔者的资料查阅以及实践是可以适配的。

cuda链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
cudnn链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

话不多说上出我的成果。

开始菜单栏（安装了cuda之后）：

cudnn我选择下载7.6版本，但是需要注册NVIDIA的账号并登陆才能下载，可能会比较的慢。

cudnn下载好以后是压缩包，里面包含“bin include lib”三个文件夹，讲这三个文件夹里面的 _应用程序拓展_分别移动到你所安装的CUDA存在的文件夹对应的子文件夹之中。

一定要仔细的移动到对应的文件夹之中！笔者就是因为一时懒惰，只把这三个文件夹直接移动到CUDA的对应的文件夹之中，之后的TensorFlow环境安装便出了问题！！

完成上面几步之后，可以看到自己的cuda版本已经变成了10.2了。

（不清楚如何看到自己的版本？在桌面点击鼠标右键，找到并点击NVIDIA控制面板，点击左下角系统信息，弹出系统信息框之后点击组件，找到NVCUDA.DLL的产品名称已经变成了10.2）

PS:找到了吗！就在3D设置的第三行！笔者原本显示的是10.1版本的。

关于TensorFlow

在cmd窗口里通过pip下载，下载过程略微繁琐，读者可以找其他更加详细的帖子来学习，这里就不多说了。

完成之后做如下测试：
（续）

import tensorflow as tf
tf.tset.is _gpu_available

最后出现一个激动人心的“True”就代表你完全的安装成功了！！

这只是入门前的准备，笔者还只是小白，写的东西不是一定的严谨或者说正确，还希望各位读者进行监督和指正。
今后也会继续努力学习!

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来源： https://blog.csdn.net/hyd_ashely/article/details/105905646

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