前言

本文是在已有一个版本的 CUDA 11.0 和 cuDNN 10.2 （用于Matlab计算加速）的情况下，按照 TensorFlow 的版本要求

再安装一个高版本的 CUDA、 cuDNN 同时安装 TensorFlow_gpu_2.7.0

本文记录的是安装过程中的作者遇到的问题，对读者有一定的安装经验要求，对完全新手不友好

我的电脑里预先安装的有

• cuda_11.0.2_451.48_win10
• cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32
• Visual Studio 2019

因为代码的环境要求需要再安装(安装顺序) 如下：

1. Visual Studio 2019
2. Anaconda+VScode
3. cuda 11.2+cudnn 8.1
4. tensorflow-gpu==2.7.0

版本信息

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TensorFlow的版本要求

\quad 首先需要查找TensorFlow与C++的编译版本要求(MSVS)以及CUDA和cuDNN的要求，按照版本要求才能进行安装，如下图

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安装顺序

1. MSVS2019

参考博客：VS2019下载地址和安装教程（图解）

2. Anoconda和VScode

参考博客：Anaconda + VSCode 配置python环境_anaconda vscode_张硕伟的博客-CSDN博客

3. CUDA 11.2和cuDNN8.1

参考博客：如何在电脑上安装多个版本的CUDA_多个cuda_识久的博客-CSDN博客
参考博客：win10下安装多个cuda(cuda9.0和10.0)，并自由切换版本_多个cuda版本共存_做一只AI小能手的博客-CSDN博客

3.1 CUDA11.2

遇到问题，这是由于已经存在一个版本CUDA导致的：

“You already have a newer version of the NVIDIA Frameview SDK installed”

解决方案： 参考博客：Cuda和Cudnn安装_nvidia frameview sdk可以卸载吗_liuzhonglin_的博客-CSDN博客

先把电脑已经存在的FrameView SDK 卸载掉，把C:\Program Files\NVIDIA Corporation\FrameViewSDK文件夹删掉。

3.2 cuDNN8.1

参考博客：cuDNN安装教程（Windows）_Xavier Jiezou的博客-CSDN博客

4. TensorFlow_gpu_2.7.0

创建环境 tensor 并安装：
注意：这里并没有提及anaconda的换国内源、创建新环境等，比较简单，需要读者自行查阅