Tensorflow 2.4环境配置

参考文章

CSDN博客：Anaconda下安装tensorflow (windows系统)
CSDN博客：Tensorflow GPU版本安装教程，非常详细，建议收藏
B站北大Tensorflow学习笔记 P1：【北京大学】Tensorflow2.0

Part1.使用Anaconda创建python环境

Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的对应关系

CSDN博客: 【TensorFlow】TensorFlow与cuda版本以及Keras版本以及python版本对应关系（2022年6月 附官网链接，永久更新）

1. 打开Anaconda Prompt
2. 创建名叫TF2.4_pure的环境，使用python3.7版本

conda create -n TF2.4_pure python=3.7

3. 进入TF2.4_pure环境

conda activate TF2.4_pure

Part2.安装CUDA与cuDNN

1. 安装CUDA 11.0

conda install cudatoolkit=11.0

2. 安装cuDNN

尝试安装cuDNN 8.0，安装失败

conda install cudnn=8.0

3. 在老黄官网查看历史版本cuDNN

cuDNN历史版本： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
CUDA历史版本： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

4. 下载cuDNN 8.2.1

conda install cudnn=8.2.1

Part3.安装Tensorflow 2.4

pip install tensorflow==2.4

安装完成后进入Python检验是否安装成功
依次输入

python
import tensorflow as tf
tf.__version__

查看当前Tensorflow版本

PS：使用 quit() 可推出Python编辑模式

Part4.（可选）安装Jupyter Notebook

使用Anaconda Navigator 管理环境与包

使用Jupyter Notebook时指定需要的环境
从Anacodna Navigator选择需要的环境，点击Open with Jupyter Notebook

Par5. 安装其他常用的包

5.1 查看当前已安装的包及其版本

pip list 

5.2 安装Keras（可选）

conda install keras=2.4.3

自Tensorflow 2.0开始Tensorflow已经集成了Keras，可以不用再安装，但是一些老代码想要 "from keras import xxx"时会导致报错，因此需要安装Keras时可选择对应版本

5.3 安装h5py（若未安装h5py在安装Keras时似乎会一起安装）

h5py版本：2.10.0

conda install h5py=2.10.0

可能的冲突

出现报错：

UserWarning: h5py is running against HDF5 1.10.5 when it was built against 1.10.4, this may cause problems

此时需要卸载 h5py
并安装hdf5（可能并不需要）

pip uninstall h5py
conda install hdf5=1.10.4

5.4 安装sklearn 1.0.2（全称scikit-learn)

sklearn是一个通用机器学习框架，而tensorflow是深度学习框架（两者是两种不同的框架）
暂时还不知道sklearn版本是否和其他包的版本有对应关系

conda install scikit-learn=2.1.0

安装matplotlib

安装matplotlib所需的版本依赖关系

ImportError: Could not import PIL.Image. The use of load_img requires PIL.