win11+RTX3060+Anaconda3+PyCharm+tensorflow-gp。。。
新电脑深度学习环境安装
spring boot自动配置面试出⼚win11都是泪
新换了台3060，出⼚⾃带win11，虽然⽤着很不习惯，但是怕⾃⼰降系统会有什么bug，索性就直接按照⽹上win10的教程在win11⾥装了环境，⽬前还没有什么问题，都能正常使⽤，记录⼀下安装过程，万⼀以后还要重装：)
Anconda3-5.0.1+CUDA11.1.0+cuDNN8.0.4+Tensorflow-gpu2.4.1+Pycharm社区版2021.3.1+Pytorch1.9.0-python3.6
安装顺序
参考⽹上其它win10安装的教程，安装顺序如下：
1.Anaconda
2.CUDA+cuDNN
3.Tensorflow-gpu
析构函数什么时候执行
4.PyCharm
5.Pytorch-gpu
4和5的安装顺序⽆所谓）
pycharm python安装教程具体安装步骤
1.Anaconda
htmlinput输入框变大
，这⾥安装的是anaconda3-5.0.版本，尽量不要安装在C盘，⼀路next，在安装到advanced options时候可以把第⼀项添加环境变量勾选上，这样就不⽤后期⾃⼰⼿动添加了。安装完之后可以去电脑系统的环境变量⾥看⼀下，电脑→属性→⾼级系统设置→环境变量→path，如果环境变量⾥有了就不⽤添加了，如果没有再⾃⼰⼿动添加⼀下。具体的安装过程可以参考（这个博主是⼿动添加的环境变量，我之前不同电脑安过很多次⼀直是⾃动添加的，不过也没什么问题，都可以⽤）
点单小程序
2.CUDA+cuDNN
，我⾃⼰电脑上NVIDIA⽀持最⾼是11.4，但是Tensorflow貌似还没有对应这么⾼的CUDA版本，所以这⾥下载的是CUDA11.1.0，，官⽹上CUDA11.1.0对应的cuDNN版本有好⼏个，但是我看⽹上⼤家⼤部分安的都是8.0.4，（⼤家都安总不会出错，所以下的是8.0.4的版本，安装过程参考
3.Tensorflow-gpu
这个安完之后有⼀个特别坑的bug，差点我就卸载重装了：(
因为我想测试⼀下tensorflow有没有安装成功，就直接⽤anaconda⾥的jupyter notebook打开import了⼀下，可以引⼊，但是试着跑了⼀个深度学习程序，还是很慢，⽽且看进程是⽤CPU跑的，根本没⽤GPU，参考了⼀下⽹上各种tensorflow2测试教程：
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
import tensorflow as tf
tfpat.v1.disable_eager_execution()#保证sess.run()能够正常运⾏
hello = tf.constant('hello,tensorflow')
sess= tfpat.v1.Session(config=tfpat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))#版本2.0的函数
print(sess.run(hello))
import tensorflow as tf
sess = tfpat.v1.Session(config=tfpat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))
返回值空空，检测不到GPU，也没有什么报错，差点泪⽬下载重装了，然后看到有些⼤佬发的这个，所以就想着⽤终端跑⼀下看看，打开Anaconda Prompt，切换到新环境，输⼊python，切换到代码模式，然后上⾯的测试代码随便跑⼀个，发现⼀堆报错，就是这个缺失⽂件的问题然后照着上⾯⼤佬的操作复制添加了⼀下cusolver64_10.dll⽂件，再回来测试，终于检测到gpu了：)
4.PyCharm
没啥好说的，直接装的官⽹免费的社区版，
5.Pytorch-gpu
⽤anaconda离线包的⽅式安装Pytorch-gpu，还是新建⼀个虚拟环境，个⼈感觉最好把pytorch还有tensorflow分开两个环境安装⽐较好，要不其它包啥的可能有冲突，，这⾥我下载的是1.9.0，python3.
velocity语法6的版本，这⾥torch的python版本和⾃⼰建的虚拟环境对应就⾏，打开Anaconda Prompt，输⼊activate+环境名，切换到要安装pytorch的新环境，输⼊pip install+离线包存储地址，安装完成
亲测好⽤！

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