如何在tensorflow环境下安装cuda和cudnn

在TensorFlow环境下安装CUDA和CuDNN，需要按照以下步骤进行操作：

1. 安装CUDA

首先需要到NVIDIA官网下载对应版本的CUDA，选择合适的版本并下载。下载完成后，双击安装文件进行安装。

安装时需要注意以下几点：

- 选择自定义安装
- 选择安装路径
- 安装时选择安装CUDA Toolkit和相关驱动程序

安装完成后，需要将CUDA路径添加到环境变量中。打开命令行窗口，输入以下命令：

setx PATH "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin;%PATH%"
setx CUDA_PATH "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0"

其中，CUDA版本号根据具体情况进行修改。

2. 安装CuDNN

下载对应版本的CuDNN，选择合适的版本并下载。下载完成后，将文件解压缩到CUDA安装路径下的对应目录中。

例如，如果CUDA安装路径是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0，那么将解压缩后的文件放置到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include和C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib\x64目录下。

3. 配置TensorFlow环境

安装完CUDA和CuDNN后，需要修改TensorFlow的配置文件，以便使用GPU。

打开Anaconda Prompt，进入Python环境，输入以下命令：

import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

如果返回结果为空，则需要修改TensorFlow的配置文件。在Python环境下输入以下命令：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

然后打开TensorFlow的配置文件，通常是在C:\Users\用户名\.keras\keras.json或C:\Users\用户名\AppData\Roaming\Python\Python版本号\site-packages\tensorflow\python\keras\keras.json中，将backend改为tensorflow-gpu。

修改完成后，重新运行程序，在Python环境下输入以下命令：

import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

如果返回结果不为空，则说明TensorFlow已经成功配置GPU环境。