吐槽
RTX3060出來(lái)已經(jīng)有一段時(shí)間了吟榴，但是tensorflow配置教程來(lái)說(shuō)相對(duì)較少耘婚，之前筆者直接使用conda命令安裝了tensorflow2.1.0版本梯嗽，測(cè)試gpu是否可用時(shí)欣范，顯示的是可用，且代碼也可以運(yùn)行秋麸，不會(huì)報(bào)錯(cuò)（jupyter上運(yùn)行的，pycharm上沒(méi)有試過(guò)）炬太。但訓(xùn)練模型時(shí)灸蟆，val_loss一直都很大，不是幾位數(shù)亲族，是十多二十位數(shù)的損失炒考，且訓(xùn)練出來(lái)的模型一直是一條沒(méi)有變化的直線可缚。起初一直認(rèn)為是模型的原因，后來(lái)發(fā)現(xiàn)同樣的環(huán)境（tensorflow斋枢、python等等版本都相同）帘靡，在其它電腦上完美運(yùn)行，控制變量法就是顯卡的鍋瓤帚。
1.版本關(guān)系
直接說(shuō)版本關(guān)系吧描姚！
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?tensorflow2.4.1 + cuda11.1 + cudnn8.0.5
和同學(xué)交流一下，RTX3090同樣適合該版本戈次。
2.cuda下載轩勘、安裝
RTX3060需要cuda11.1進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，但是使用conda install tensorflow-gpu時(shí)怯邪，不會(huì)安裝cuda11.1（pip聽(tīng)說(shuō)也不行绊寻，但是我沒(méi)試過(guò)），所以cuda11.1需要在官網(wǎng)上手動(dòng)下載悬秉，然后手動(dòng)進(jìn)行安裝榛斯。cuda下載：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，在里面選擇cuda11.1
根據(jù)自己電腦配置選搂捧，然后點(diǎn)下載驮俗。
下載完成后推薦安裝就可以了，安裝位置默認(rèn)允跑。
3.Cudnn下載王凑、安裝
還是直接官網(wǎng)下載就可以了，不過(guò)需要注冊(cè)個(gè)賬號(hào)聋丝，用qq郵箱注冊(cè)就可以了索烹，要是登錄不進(jìn)去換個(gè)號(hào)試試，還是不行就在網(wǎng)上找找有沒(méi)有cudnn8.0.5的包可以直接下載弱睦。cudnn下載網(wǎng)址：https://developer.nvidia.com/cudnn百姓，下載解壓完成后，就是三個(gè)文件夾+一個(gè)txt
將cudnn里面的三個(gè)文件夾復(fù)制到cuda安裝目錄况木，然后全部替換掉垒拢。cuda默認(rèn)安裝話，安裝目錄如下圖：
4.環(huán)境變量配置
下面是環(huán)境變量配置火惊，在系統(tǒng)中添加以下 5個(gè) 環(huán)境變量：
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.1? ? ? ? ? ? ?（cuda默認(rèn)安裝的話就是這個(gè)路徑）
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
在環(huán)境變量Path中添加：
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.1\common\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.1\bin\win64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin
5.tensorflow安裝
首先安裝anaconda求类，安裝教程網(wǎng)上很多，此處不再贅述屹耐。
點(diǎn)擊開(kāi)始按鈕尸疆，在開(kāi)始中找到anaconda，選中anaconda Prompt（anaconda3）
在prompt中輸入命令，新建一個(gè)名為tf的虛擬環(huán)境寿弱，（tf為虛擬環(huán)境名稱(chēng)犯眠，可以隨便改）
conda create -n tf python==3.7.9
虛擬環(huán)境建立完成后，在命令框中輸入activate tf症革，就切換到了tf環(huán)境下
此時(shí)輸入命令pip install tensorflow-gpu==2.4.1
接下來(lái)就是漫長(zhǎng)的安裝等待阔逼，（要是你有科學(xué)上網(wǎng)工具可能快一點(diǎn)，但是有可能需要先將pip降低版本地沮，之前我pip版本是20.1.0嗜浮，我使用命令python -m pip install pip==20.0.1 降低了pip版本），安裝完成后摩疑，關(guān)閉危融。
6.測(cè)試
筆者是在pycharm上運(yùn)行的，（記得將pycharm下工程的解釋器選擇到tf環(huán)境下雷袋，pycharm使用就不講了）吉殃，測(cè)試程序?yàn)椋?/p>
import tensorflowas tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')
若輸出為下面：
有個(gè)警告Could not load dynamic library 'cusolver64_10.dll'; dlerror: cusolver64_10.dll not found，直接進(jìn)入到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin找到cusolver64_11.dll楷怒，將其重命名為cusolver64_11.dll就可以了蛋勺。（如果沒(méi)有cusolver64_11.dll，同理鸠删，找到前綴相同的抱完，把后面替換為10），完成后再運(yùn)行測(cè)試程序：
至此刃泡，安裝完成Ｇ捎椤！烘贴！
