CUDA安装、配置Anaconda下的Tensorflow2.x环境、Windows Terminal添加Anaconda Prompt教程
时间: /7/22 作者: Libra Jiang
前情提要:
什么是CUDA？
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
什么是cuDNN?
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的，插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算
什么是Anaconda
Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换
什么是Tensorflow
TensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包, 也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库.TensorFlow 让我们可以先绘制计算结构图, 也可以称是一系列可人机交互的计算操作, 然后把编辑好的Python文件 转换成 更高效的C++, 并在后端进行计算.
什么是Windows Terminal
Windows Terminal 是一个套在 Windows 操作系统原本的 CMD、Powershell、Windows Subsystem for Linux（WSL）之上的一个界面更加漂亮、功能更加强大的终端工具。严格来说，它是套在 CMD 、Powershell 之上的一个终端。
什么是Anaconda Prompt
Anaconda Prompt是Anaconda的默认终端，可以更方便地操作anaconda环境。
1. 查看Nvidia显卡支持的CUDA版本
在Nvidia控制面板→帮助→系统信息→显示中可以看到驱动程序版本，在“组件”中可以看到该显卡支持的CUDA版本，以图片中显卡为例，该显卡支持11.6版本的CUDA。
2. 下载对应版本的CUDA Toolkit
打开Nvidia官网可以看到有多个11.6.x版本的CUDA Toolkit，只要是11.6大版本的该显卡是均支持的，所以直接下载最新的11.6.2版本的即可。
3. 安装CUDA Toolkit
根据安装文件直接简易安装即可
4. 下载cuDNN文件
在Nvidia官网下载对应版本的最新支持即可，如此处最新支持11.6版本CUDA的是cuDNN v8.4.0。
5. 安装cuDNN
下载下来的cuDNN是一个压缩包，解压缩后将文件直接全部复制到CUDA安装目录即可。
6. 配置环境变量
目前只需要将CUDA安装路径下的bin文件夹添加到环境变量中即可，如{CUDA安装路径}\CUDA\v11.6\bin
7. 安装Anaconda
在Anaconda官网下载安装包并简易安装即可，默认是不添加Anaconda到环境变量里的，你也可以在安装时勾选Add Anaconda to my PATH environment variable来自动添加环境变量。
如果没有勾选，可以手动添加，目前可以只添加{Anaconda安装路径}\Anaconda\Script
8. 安装Windows Terminal
在微软商店搜索Windows Terminal 安装即可。
9. 配置Anaconda Prompt
建议直接在Windows Terminal→设置→配置JSON文件中配置
"profiles": {"defaults": {"colorScheme": "Solarized Light"},"list": [{"guid": "{61c54bbd-c2c6-5271-96e7-009a87ff44bf}","hidden": false,"name": "Windows PowerShell"},{"guid": "{0caa0dad-35be-5f56-a8ff-afceeeaa6101}","hidden": false,"name": "\u547d\u4ee4\u63d0\u793a\u7b26"},// 添加如下内容，花括号中补充Anaconda路径，注意用"\\"隔开{"commandline": "cmd.exe /K {Anaconda安装路径}\\Anaconda\\Scripts\\activate.bat","guid": "{6749b546-41ab-49c0-846c-fc9bb68d5e4b}","hidden": false,"icon": "{Anaconda安装路径}\\Anaconda\\Menu\\anaconda-navigator.ico","name": "Anaconda Prompt","startingDirectory": "%USERPROFILE%"},]},
10. 创建MyTensorflow的虚拟环境
打开Anaconda Prompt，输入代码conda create -n {自定义环境名} python={python版本，格式为'x.x'}
如
conda create -n MyTensorflow python=3.9
可以通过代码conda env list查看所有的虚拟环境
11. 激活MyTensorflow环境
输入代码
activate MyTensorflow
激活成功可以看到命令行前出现(MyTensorflow)字样，如果还是(base)说明没激活成功，可以尝试使用conda activate命令取代上面的activate命令。
12. 安装tensorflow
google官方安装文档: /install
输入代码
# Requires the latest pippip install --upgrade pip# Current stable release for CPU and GPUpip install tensorflow
自动安装的即是最新版的tensorflow，等几分钟即可安装完毕。
13. 测试
输入python进入python模式，依次输入如下命令:
import tensorflow as tfprint(tf.__version__)# 2.9.1print(tf.test.is_gpu_available()) # 该函数已被弃用，但还是可以用来测试一下的# True
python模式，依次输入如下命令:
import tensorflow as tfprint(tf.__version__)# 2.9.1print(tf.test.is_gpu_available()) # 该函数已被弃用，但还是可以用来测试一下的# True
得到预期输出说明安装成功(^▽^)。
