[Anaconda] 安装tensorflow

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显卡与GPU

硬件上，需要nvidia的GPU（集成显卡或者amd的GPU，不能安装nvidia的cuda），显卡与GPU的关系（图源于网络）：
显卡：由GPU、显存、电路板、BIOS固件组成。
GPU：是显示主芯片显卡的核心。

• CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架（本质是一个工具包），CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
• cuDNN是一个SDK（软件开发工具包），是一个专门用于神经网络的加速包。

安装

nvidia-smi

显卡：RTX 3090 （适配CUDA11.1以上）
驱动版本：460.723.01
CUDA版本：11.2

创建python3.6的环境后，

pip install tensorflow-gpu

自动安装的是tensorflow-gpu2.5.0版本。

[1] Tensorflow CUDA cudnn 版本对应关系：
[2] nvidia驱动，cuda与cudnn的关系：
[3] SDK 和 API 的区别是什么？：