一、查询GPU的CUDA版本信息
- 查询指令：``nvidia-smi`
GPU的CUDA版本信息
二、选用tensorflow-gpu版本
- 根据tensorflow_gpu-2.6.0下载CUDA11.2版本和cuDNN8.1版本。（Tensorflow对应版本）
tensorflow版本信息
三、安装CUDA Toolkit
- 下载网址:（CUDA Toolkit 11.2）
CUDA 安装路径
四、安装cuDNN8.1版本
下载网址：（cuDNN8.1）
cuDNN可以看作是CUDA的一个补丁，只要将对应文件拷贝进CUDA的对应文件夹((bin、include、lib))即可。
cuDNN下载页面
CUDA补充文件
CUDA补充文件夹所在位置
五、效果测试
- 测试指令
nucc -V或nvcc --version
运行nvcc -V指令
运行.\bandwidthTest.exe指令
运行.\deviceQuery.exe指令
完成以上步骤，即可完成深度学习的运行环境搭建。接下来便是Anaconda和Tensorflow软件的安装。网上资料比较齐全，此处不再展开描述。
