一、軟硬體配置介紹
- 作業系統：Windows 10 和 Ubuntu 20.04 均適用
- GPU：Nvidia Geforce RTX 3060
- Python：3.8
- Tensorflow：2.5.0
二、環境配置步驟
1、安裝顯卡驅動
（1）Windows 10
? 在Nvidia驅動下載官網下載522.25版本的驅動并安裝，
（2）Ubuntu 20.04
? 打開系統設定，找到軟體更新里的附加驅動，選擇470版本的驅動即可，注意，安裝完成后需要重啟一次，
? 安裝完成后使用 nvidia-smi 命令進行驗證，
2、安裝并配置Conda
（1）安裝conda
? 此處選擇miniconda，訪問miniconda官網下載對應版本并安裝，注意：需要加入path環境變數，
（2）conda配置國內源
配置conda清華源：
? 首先執行以下命令生成conda組態檔：
conda config --set show_channel_urls yes
? 在用戶目錄下找到組態檔.condarc，打開用以下內容替換并保存，
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
配置pip清華源：
? 在用戶目錄下新建目錄pip（Ubuntu下為.pip），在該目錄下新建組態檔pip.ini（Ubuntu下為pip.conf），使用以下內容替換組態檔并保存，
? Windows使用以下內容：
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
? Ubuntu使用以下內容：
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
3、安裝cuda和cudnn
? 首先創建名為test的conda環境（名字可以自己改），python版本為3.8，并激活該環境，
conda create -n test python=3.8
conda activate test
（1）安裝cuda和cudnn
conda install cudatoolkit==11.3.1
conda install cudnn==8.2.1
（2）驗證
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
print(tf.config.list_pysical_list('GPU'))
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