GPU环境下安装TensorFlow及Keras

大概思路：
首先，查看cuda的版本，然后去TensorFlow查找支持此cuda版本的TensorFlow版本，再指定安装。

1查看cuda版本

nvcc --version

我的cuda版本是12

2查找支持cuda12的TensorFlow版本

去官网查看：https://www.tensorflow.org/install/source_windows
特别注意，默认情况下会是中文，这个页面往下拉到下面，会看下面这个表，页面没有更新啊，还停留在19年

在右上角换成英文，再看就是最新的，还特意看了下小日子语言的，也是最新的，感觉到了妥妥的被歧视

好吧，之前笔记本上好像装过2.9CPU版的，那也选择2.9的版本吧

3安装

不知道网络如何，把时延加上

pip --default-timeout=3600 install tensorflow-gpu==2.9

从TensorFlow2开始，Keras就自动集成到了TensorFlow框架中，所以不需要另外再安装Keras了。

4运行报错

然后又遇到一个很吐血的问题，报错了

2024-02-06 16:10:19.120853: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found
2024-02-06 16:10:19.121017: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.

cudart64_110.dll这个文件搜索了一下，果然没有，看着不对啊，我去bin下面找了，我的cudart64_12，而这个是110，难道是版本问题？
又仔细看了一下上面那个表，果然：
TensorFlow仅支持cuda11.2！！！
而我安装的是12.0版本，吐槽一下啊，Pytorch可以支持cuda12啊
无奈，只能降级cuda，还好可以cuda多版本安装，参考此文：
https://blog.csdn.net/qq_50677040/article/details/132131346
为防止此文章丢失，转载一下。

一定要找到这两个对应的版本！！！
这是cuda的下载地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
下面是cudnn的下载地址：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive