Windows 用 anaconda 如何安裝 tensorflow-GPU

 這次為了讓tensorflow使用GPU，快被搞死QQ，花了整整四天的時間阿

首先要了解一下他們的基礎結構

source: Johnny Liao

我們的最終目標就是讓python在跑tensorflow時可以用GPU去跑，而不是用CPU

本篇資料與圖片大部分整理於Johnny Liao，感謝johnny Liao大大

我是用anaconda安裝，基本上不需要自行安裝CUDA, Cudnn

以下是我目前安裝環境:

Windows 10, GeForce GTX1660 Ti, CUDA 11.3.1, Cudnn 8.2.1

以下皆在Anaconda Prompt環境執行

按照以下一步一步走就可以了

1. conda create --name XXXXXXX python=3.7
• 建造new env，使用python 3.7版本
2. conda activate XXXXXXX
• 開始這個新env
3. conda install tensorflow-gpu=2.5
• 根據我的顯卡，選擇tensorflow-gpu=2.5的版本
4. conda list
• 確認裡面是否有CUDA 和 Cudnn的package
• 在annaconda內會自行安裝CUDA 和Cudnn，根本不需要自己再安裝，QQ，害我浪費一大堆時間
5. 測試(一樣在Anaconda Prompt環境執行):
• 輸入python
• 輸入from tensorflow.python.client import device_lib
• 輸入print(device_lib.list_local_devices())
• 理論上會看到自己的GPU
6. 這時換打開jupyter notebook，記得在上方kernel按change kernel，改成自己剛剛設定的新env名稱
7. 如果當jupyter notebook找不到新的env (kernel)
• open Anaconda Prompt
• execute conda activate <env name>
• execute conda install -c anaconda ipykernel
• execute python -m ipykernel install --user --name=<env name>
8. 之後可以到jupyter notebook貼上下面的範例程式碼
9. 到 工作管理員-> 效能 看GPU Nvidia是否有運行

超重要 Reference: 

Johnny Liao