win11CUDA15.2cuDNNTensorflow2.6.0安装offsettop与top区别
安装英伟达显卡驱动，去英伟达官⽹下载官⽅程序，即安装GeForce Experience，可以⾃动更新到最新版本的驱动
在anaconda power shell prompt 中输⼊
nvidia-smi，查看可以⽀持的最⾼版本CUDA
单片机编程题
编程语言perl在tensorflow官⽹可以查看tensorflow, python, cuDNN, CUDA的版本对应关系，其中编译器和构建⼯具，安装较新版本的Visual Studio即可满⾜。
在Pytorch官⽹可查看需要的CUDA版本。
在英伟达官⽹，先安装CUDA，再安装cuDNN，安装cuDNN时⽹站会说明对应什么版本的CUDA。安装CUDA时主要，win10和
win11系统不⼀样。所以正确步骤是：先看cuDNN⽀持哪些较新版本的CUDA，去下载那些CUDA。
卸载CUDA:
卸载图中内容，其实就是把NVIDIACUDA开头的全部卸载
卸载完后，⽤腾讯电脑管家清理注册表
c语言指针类型转换安装CUDA：选择⾃定义安装，Visual Studio intergration可装可不装，⼀切要安装版本低于等于当前版本的，都不安装。
安装的⽬录：⼿动创建⽂件夹。为D:\Programs\NVIDIACUDA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5
和D:\Programs\NVIDIACUDA\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.5
参考blog.csdn/m0_37605642/article/details/98854753
cuDNN：选择对应版本，下载后解压缩，把⽂件夹下的 bin, include, lib 的 x64 ⾥⾯的⽂件分别复制到
D:\Programs\NVIDIACUDA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5下的对应⽂件夹内
添加环境变量：右键计算机属性，⾼级系统设置，环境变量
绿松石真假鉴别
前两个应该已经存在，添加最后⼀个即可。
D:\Programs\NVIDIACUDA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\bin
D:\Programs\NVIDIACUDA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\libnvvp
python安装教程win11D:\Programs\NVIDIACUDA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\lib\x64
在jupyter ⾥⾯ import tensorflow as tf 可能还会有报错，例如
cudart64_110 not found 等等。在D:\Programs\NVIDIACUDA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5中搜索不到的⽂件，如搜索 cudart64_110，然后复制，粘贴到 C: \Windows\System32下⾯即可 。
后续配置环境的⼀些列操作
tensorflow2.6.0和Keras有冲突，（好像⾃带安装了⼀个2.8的Keras），所以在安装了tensorflow2.6.0的环境下pip install
keras==2.6.0
⽹上说CUDA15对应的是Visual Studio 2019，所以把Visual Studio 2022卸载，安装2019，安装的时
候要勾选“使⽤C++的桌⾯开发”，“python开发”，以及“使⽤C++的桌⾯开发”下⾯的全部windows11 SDK和windows10 SDK
参考blog.csdn/qq_41456316/article/details/121522097
安装Zlib
⼀个地⽅解压⽂件夹，在⾼级系统设置->环境变量->系统变量(注意不是⽤户变量)->Path中，添加zlibwapi.dll的根⽬录(注意是根⽬录，不是⽂件)
例如：⽂件zlibwapi.dll在"D:\Programs\zlib\dll_x64"下，那么只需在Path中添加"D:\Programs\zlib\dll_x64"即可， 重启电脑即可(没重启前很有可能还是提⽰报错)

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