下载一次性替换源
pip install tensorflow-gpu==2.1 -i http://pypi.douban.com/simple
查看N卡工作情况
nvidia-smi -l #动态刷新 使用前配路径C:\Program Files\NVIDIA Corporation/NVSMI
查看cuda版本
nvcc -v
查看cuDNN版本
在cuda安装路径下的 Include 文件夹 cudnn.h 中
在编译器中查看GPU
tf.test.gpu_device_name
tf.test.is_gpu_available()
Anaconda 查看环境
conda info --envs
创建新的环境
conda create --name yourENVname python =3.8.0
激活/反激活
conda activate yourENVname
conda deactivate
conda remove yourENVname