本文主要是介绍win10+cuda10.2+cudnn+tensorflow+pycharm（第二台笔记本配置深度学习环境了），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
换了新电脑，重新配置机器学习环境
电脑配置如下：win10+cuda10.2+cudnn+tensorflow+pycharmjie
接下来就记录下配置环境的过程和问题
1，首先你需要了解自己电脑的显卡驱动版本（即cuda版本和驱动版本）
具体方法见博客：https://blog.csdn.net/tjb132/article/details/105575017
这里值得一提的是，我们理解上的误区。
1）首先：我笔记本的显卡驱动版本是441.152的，cuda是10.2的（新买的，配置很新）。一开始我以为只能安装cuda10.2，后来才意识到，其实它可以安装10.2以下的版本。
2）其次，虽然看起来电脑好像已经安装了cuda，但其实不是这样子的，如果你要使用gpu加速的话，你还是需要老老实实的的去下载cuda来安装。
具体安装什么版本的cuda和cudnn，请继续往下看！
具体显卡驱动的cuda如何下载，见博客：https://blog.csdn.net/tjb132/article/details/106912343
2，了解当前的tensorflow版本和cuda版本的对应关系
也许你会好奇为什么不是直接安装，但这就是关键的地方。我们新机器的显卡驱动很新，但tensorflow的更新肯定跟不上，会有延迟。所以一定要先去查看当前最新的tensorflow能兼容的cuda版本是多少。不然，你一顿操作完成之后，你会发现一定搞不定的错误。ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。（就是导入tensorflow模块出错）
还有一点就是显卡的算力问题。 具体请看博客：https://blog.csdn.net/tjb132/article/details/105573442
直接 查看最新的tensorflow和cuda版本的对应关系见官网：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
3，充分了解tensorflow和cuda的版本之后
选择一个比较新的配置。比如我现在选的是：tensorflow2.1.0+cuda10.1+cudnn10.1.
选择完毕之后就是安装的问题了。只要正常安装，一般不会出什么问题。但安装的时候会有很多注意事项，特别是系统环境配置问题。
我一开始不注意系统环境变量的配置，到处最后导入tensorflow模型的时候出错：
tensorflow ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。
下面这两步的顺序可以对调。先安装哪个都行。但是，没有安装cuda和cudnn的话，最好不要在anaconda 中添加tensorflow环境
4， visual studio 软件 安装
先安装 visual studio 软件。因为tensorflow 2.0之后需要里边的某个文件。如果不安装的话会出现错误： ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。
这是因为tensorflow2.x之后就没有某个c++文件（具体我忘记了），需要共用其他c软件中的那个文件。具体可以找到tensorflow官网查看
安装教程自行百度
5，cuda、cudnn的下载安装，及其注意事项
win10+cuda10.2+cudnn+tensorflow2.1.0配置机器学习环境（2）—— cuda和cudnn下载安装：https://blog.csdn.net/tjb132/article/details/106912343
6，anaconda的下载安装，及其注意事项
win10+cuda10.2+cudnn+tensorflow2.1.0配置机器学习环境（1）——anaconda详细安装教程：https://blog.csdn.net/tjb132/article/details/106912043
7，anaconda安装完成之后
anaconda安装完成之后可以通过相应的指令，添加tensorflow的python环境，以及添加tensorflow库。然后测试。
这篇关于win10+cuda10.2+cudnn+tensorflow+pycharm（第二台笔记本配置深度学习环境了）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
