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# 安裝 tensorflow 及 cuda cudnn 心得

## 安裝前置作業

檢查以下事項
- gpu 型號
- 欲使用的 tensorflow 版本

確認 GPU 支援的 [CUDA 版本](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)
以 Geforce RTX 3060 為例，__其 CUDA 至少要 8.6 以上__

確認欲使用的 tf 版本後，到 [tf 官方網站](https://www.tensorflow.org/install/source_windows)查看該安裝哪個版本的 python, CUDA, cuDNN
__版本必須正確__，否則 tf 有高機率無法執行
## 安裝 CUDA 及 cuDNN

在 [CUDA](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 找到對應的版本進行安裝

安裝期間，建議選擇自訂安裝，只安裝 CUDA 就好，完成後 CUDA 環境變數會加入你的電腦中


接著，下載 [cuDNN](https://developer.nvidia.com/cudnn) 一樣要找到對應版本安裝

解壓縮後會看到 `bin, include, lib` 等資料夾，直接將其複製到 CUDA 安裝的目錄即可
>將上面三個資料夾複製到 cuda 安裝的目錄


## 使用 conda 管理版本

安裝 anaconda 後，使用以下指令創建虛擬環境

`conda create -n your_env_name python=x.x`

切換到剛創建的環境

`conda activate your_env_name`

安裝對應的 tf

`pip install tensorflow-gpu==x.x.x`

走到這部就算完成了，若是不放心，可以用以下指令測試

`python import tensorflow`