环境安装血泪史之人工智能劝退篇（anaconda3+cuda10.2+cudnn7.6+tensorflow-gpu2.1.0）win10版
由于疫情的影响，无法去学校，所以安装tensorflow-gpu环境的时候没有导师指点，只能在网上找教程，因为安装的是最新的情况所以踩到了许多前人没踩过的坑
接下来我将分六步来讲解
一：Anaconda
这一步应该是最简单的了
https://www.anaconda.com/
这是官网点击DOWNLOAD now。
然后根据电脑类型进行选择，64位选64-bit 32位选择32bit
安装时可以一直点next，但是到了这一步，如图
这时候要在两个框都点钩，这时候就等待安装完成了（这一步是将其添加进环境变量，如果不把第一个框的勾打上那么安装完成后就需要手动添加）
然后就会出现如图的六个标
还不放心的话，可以看看****其他大佬的anaconda教程，****已经有大佬出过相关安装教程
https://blog.****.net/oZuoYu123/article/details/104646652?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522158771598219726869065418%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=158771598219726869065418&biz_id=0&utm_source=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allbaidu_landing_v2~default-2
二：cuda10.2
首先要确认你的显卡类型版本是否与cuda10.2合适，建议上官网查，但gtx1650特殊，官网列表里没有，其实gtx1650也可以安装cuda10.2
可以直接百度搜索
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 这是官网。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive可以找到更多版本
点击相应系统的安装（由于我没有截图，所以从其他大佬那找了张图）但是虽然版本不一样，下载界面都一样，只是cuda10.2的大小是2.6g，最好是本地下载
安装过程中可能出现的问题：
这是由于你的显卡驱动版本可能不符合。（我第一次安装cuda8.0的时候截的图，后来改安cuda10.2就没又出现了）
接下来的安装我是一路next，但是这个地方要画勾!
打勾是添加cuda的环境变量
安装完后会出现四个图标
并生成一个C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
可以查看一下环境变量
三:cudnn7.6
cudnn7.6这是cuda10.2配套的深度学习网络框架加速器
可以在官网中下，这个是比较麻烦的一步因为cudnn的下载需要登陆nvidia的账号，才能下载，好在他可以通过qq或者微信来申请创建nv的账号
官网下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
这是官网。
下载完可以发现它是个压缩包，将里面的bin，include，lib三个文件夹解压到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2。
然后添加环境变量
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include
四：测试cuda
打开cmd命令行（win+r 输入cmd 按回车）
输入:nvcc -V
可以看到版本
五：下载tensorflow
快结束了，首先可以创建一个环境python35（我后来发现叫啥都行），
1.打开cmd命令行，输入：conda create python35
等待一会，它会把配置都配好
2.**：activate python35
3.用pip下载tensorflow包，一般从官网下载就是：pip install tensorflow-gpu==(版本号）
但是这样太慢，我们可以换成国内镜像：
pip install tensorflow-gpu==2.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
这样就快多了。
当然可能下载过程中会断很多次，但这应该是正常现象，我也失败过很多次
这是全下载完的图
六：测试tensorflow-gpu能否导入
建议以上五步都完成后可以休息一下，放松一下大脑。因为接下来的环节如果出问题
可能之前的努力就都白费了，所以放轻松。
好的，我们继续
1.打开命令行，输入：conda activate python35（这是转到之前创建的python35环境中）
**2.上一步完成后，行头会出现一个（python35）这就表示你已经进入该环境
然后输入：python
用import导入tensorflow包
问题一
假如无法找tensorflow，就会出现以下提示
这是说明你的tensorflow包没有下载到python35的环境里，
解决方案一
这时你就需要再在python35环境里重复做一遍第五部的第3小步!下图
解决方案二（不建议）
图可以找到你的tensorflow安装的地址在哪。（最好在python35环境里下）
然后导入tensorflow的时候，不要在python35环境中使用tensorflow。
其实我的ancoda下的sitepackeges里也下载了一个tensorflow包，感觉没啥影响
问题二
找不到cudart64_101.dll
在引入tensorflow时出现报错
Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll
Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine
这是因为找不到cudart64_101.dll这个文件，
这个文件应该在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin里，但是在cuda10.2里没有
解决方案一
到https://cn.dll-files.com/cudart64_101.dll.html里下载，但是太慢了，所以
链接：https://pan.baidu.com/s/1pLAPpNe_okphZlQ_WMnG8w
提取码：6wwd
解决方案二
这个文件只有cuda10.1里有，我出现这问题时就想换下cuda10.1，但后来发现第一种方法，所以就没去尝试，不过应该也可以，tensorflow2.1.0也可以和cuda10.1配套
这些问题解决之后再输入：tf.test.is_gpu_available()
最后会出现true，这就表示成功了
所有都解决了
承让，承让
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