阿狗工具
适用对象：深度学习初学者
前言
本文主要介绍的是tensorflow-gpu版本的环境安装，所以需要读者有一块还不错（显存大于2G）的英伟达独立显卡，本文的安装步骤均已在如下环境中（windows11、i7-8700、gtx1060）测试通过，此环境同时兼容Windows10。
目录
一、安装Anaconda
二、安装CUDA
三、安装CUDNN
四、安装tensorflow-gpu
五、安装keras
六、hello world
正文
一、安装Anaconda
1. 打开浏览器输入网址https://www.anaconda.com/进入到Anaconda官网。
2. 点击Download 按钮下载最新版Anaconda。
3. 安装Anaconda。
(1) 点击Next >。
(2) 点击I Agree。
(3) 点击Next >。
(4) 修改安装目录，最好不要放在C盘。点击Next >。
(5) 确保勾选了Register Anaconda3 as my default Python3.9，然后点击Install。
(6) 等待进度条跑完后，点击Next >。
(7) 点击Next >。
(8) 点击Finish安装完毕。
4. 配置Anaconda。
(1) 打开系统环境变量配置，增加一个系统变量，名称为CONDA_HOME，值为你电脑上Anaconda的安装路径。
(2) 编辑Path环境变量，添加三个配置，点击确定按钮关闭所有配置窗体后生效。
5. 测试Anaconda。
(1) 点击Windows键找到Anaconda Prompt 终端程序并打开。
(2) 在终端程序内输入conda --version和python -V分别测试conda和python是否可用。如果能够正常查看版本信息，则表示Anaconda已经成功安装并配置完成。
二、安装CUDA
1. 打开浏览器输入https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive进入Cuda下载页面。
2. 点击超链接进入下载页面。
3. 下载CUDA。
(1) 点击Windows。
(2) 点击11（Windows10玩家请选择10）。
(3) 点击exe(local)。
(4) 点击Download(2.5GB)开始下载（校园网挺快的）。
4. 安装CUDA。
(1) 打开安装程序，不用修改安装位置，点击OK，等待进度条结束。
(2) 进入安装程序界面，点击同意并继续按钮。
(3) 不做修改，直接点击下一步。
(4) 勾选I understand，点击Next按钮开始安装，等待进度条结束。
(5) 点击下一步按钮。
(6) 安装完成，点击关闭按钮。
5. 测试CUDA。
(1) 打开CMD终端程序。
(2) 输入nvcc -V 查看版本信息，如下图表示安装成功。
三、安装CUDNN
1. 打开浏览器输入https://developer.nvidia.com/cudnn进入CUDNN下载页面。
2. 点击Download cuDNN >按钮进入下载页面。
3. 注册一个英伟达账号并登录。
(1) 点击Login跳转到登录页面。
(2) 输入电子邮箱然后点击Next按钮。
(3) 前往邮箱中找到英伟达的授权邮件，然后点击验证电子邮件地址。
4. 回到cuDNN下载页面，如下图。
5. 点击I Agree复选框，点击按钮下载for CUDA 11.x。
6. 点击Local Installer for Windows(Zip)进行下载。
7. 配置cuDNN。
(1) 解压刚刚下载的压缩包。
(2) 解压完成后得到如下3个文件夹。
(3) 把以上3个文件夹复制到CUDA文件夹中，默认安装位置为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7中。
替换目标中的文件。
继续。
到此cnDNN已经安装完毕了。
四、安装tensorflow-gpu
1. 使用conda创建一个虚拟环境。
输入y确定创建。
2. 切换至新创建的虚拟环境。
3. 安装tensorflow-gpu。
输入y确定安装。
到此安装完成。
五、安装keras
1. 安装keras。
到此安装完成。
六、测试环境
1. 打开终端输入python，引入keras的models和layers库，如不报错，则表示安装成功。
2. 顺便敲一个hello world.
