配置tensorflow虚拟环境并安装cuda和cudnn

以下是在Linux系统上配置tensorflow虚拟环境并安装CUDA和cuDNN的步骤：

1. 安装NVIDIA显卡驱动

首先，需要安装NVIDIA显卡驱动。可以通过以下命令进行安装：

sudo apt-get install nvidia-driver-<version>

其中，`<version>`为显卡驱动的版本号。例如，如果要安装版本号为460的显卡驱动，可以使用以下命令：

sudo apt-get install nvidia-driver-460

安装完成后，需要重启电脑。

2. 安装CUDA

接下来，需要安装CUDA。可以到NVIDIA官网下载对应版本的CUDA安装包，然后按照提示进行安装。

3. 安装cuDNN

cuDNN是一个加速深度学习的库，可以提高tensorflow的性能。可以到NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN安装包，然后按照提示进行安装。

4. 创建虚拟环境

创建一个虚拟环境可以隔离不同的Python项目，使得它们之间的依赖不会相互干扰。可以使用conda或者虚拟环境来创建一个新的Python环境。

使用conda创建虚拟环境可以使用以下命令：

conda create -n env_name python=3.7

其中，`env_name`是虚拟环境的名称。这个命令会创建一个名为`env_name`的虚拟环境，并且安装Python 3.7。

使用虚拟环境创建虚拟环境可以使用以下命令：

sudo apt-get install python3.7-venv
python3.7 -m venv env_name

其中，`env_name`是虚拟环境的名称。这个命令会在当前目录下创建一个名为`env_name`的虚拟环境，并且安装Python 3.7。

5. 激活虚拟环境并安装tensorflow

创建完虚拟环境后，需要激活虚拟环境。可以使用以下命令激活虚拟环境：

source activate env_name

其中，`env_name`是虚拟环境的名称。

激活虚拟环境后，可以使用以下命令安装tensorflow：

pip install tensorflow-gpu==<version>

其中，`<version>`是tensorflow的版本号。例如，如果要安装版本号为2.4.1的tensorflow，可以使用以下命令：

pip install tensorflow-gpu==2.4.1

安装完成后，就可以在虚拟环境中使用tensorflow了。