3070ti 用什么版本的cuda，cudnn，以及tensorflow-gpu可以适配？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-09-24 14:15 标签： 支持cuda加速的显卡
补充其他的几个镜像网址

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      • 刚配的一台个人主机，主要拿来学（you）习（xi），自然而然需要配置深度学习环境。首先安装Tensorflow-GPU版本。
    • cuda与驱动版本的对应查看
    • 能用conda装的尽量用conda (CUDA和cuDNN也能用conda装，并且是装在虚拟环境内，不影响原来的系统)，简单快捷省事并且基本能保证兼容性
    • 如果你的GPU不起作用，那么多半是你的CUDA或cuDNN与你的硬件、系统、python版本、tensorflow版本不配套

    Windows下安装Anaconda较为简单，前往官网下载安装包，双击安装即可。下载网址：
    因为Anaconda官方服务器在国外，由于众所周知的原因，下载可能较慢，推荐去清华镜像下载：
    我这里选择的是5.2.0版本的anaconda，自带的python版本是3.6（这个版本不重要，后面我们会建立虚拟环境）。


    上图是安装过程中需要注意的：

    • 红色箭头所指表示是否将Anaconda加入Path环境变量中，这样可以在命令行中直接使用conda命令（我一般勾选，但据说存在问题，因人而异）。勾选这一项的效果参考

    • 蓝色箭头所指表示是否将Anaconda注册为系统默认的Python 3.6，如果你想使用别的python版本作为系统默认，不要勾选。因为我没有安装其它python，所以这里我勾选上

    安装完成之后，还需要对Anaconda进行添加国内清华源（因为国外源实在太慢）。参考我的另一篇文章

    conda是一种通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言和任何类型的软件。举个例子：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。
    Anaconda则是一个pytho发行版，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，就是把很多常用的不常用的库都给你装好了。
    Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。就只包含最基本的东西，其他的库得自己装。

    conda会自行解析依赖，判断需要安装哪些包，并提示是否继续
    切换到刚才创建的虚拟环境 等待解析依赖、下载安装即可。包括CUDA、cuDNN，conda都会自动帮我们安装，并且只安装在虚拟环境中，不影响其他的虚拟环境及系统本身。

    注：这里可能会有Warning，参考我的另一篇文章

    接下来可以执行测试程序测试一下：

    如果没有问题的话，则表明tensorflow-gpu版安装完成。

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