标题 最全深度学习 环境搭配 cuda+cudnn+tensorflow+keras+troch+cv2+numpy
硬件介绍：
CPU=I5 4200+GPU=GT 740.
因为笔记本很老，所以搭配的版本并不适用于现在电脑，但是搭配的方法是想通的。
首先，现在的电脑基本都有GUP，所以你要查询电脑中的“英伟达控制面板”里面的组件信息，查看你的cuda是什么版本。知道了版本之后，去英伟达的官网，注册一个账号，下载CUDA和CuDNN.CUDA和CUDNN的版本要匹配。
比如，我的版本是，cuda=8.0，cudnn=6.0。
当然了，这里有很多选择，比如说cuda8.0+cudnn5.1 ，cuda8.0+cudnn7.1，这里就自行选择吧，当然了，尽量选择高一些的版本，要不然以后安装其他库的时候会报错。
（具体的安装方法，博客里面有很多，按照步骤安装cuda+解压cudnn+配置环境变量即可）
然后配置一下你的 conda，在C盘中，配置你conda 下载源，我用的是清华的。都弄好了之后，你应该已经检测好了conda是搭建好了的。
然后进入
开始安装各种库。
我建议所有的操作都在这里面进行，不要去conda navigator。
1–创建环境
conda create -n qqq(环境名字) python=3.6.8（版本）
2–**环境
conda activate qqq
3–库的安装
（大部分的库都使用 pip install 安装，安装的过程中，尽量安装一个包就通过 pip list查看安装了什么，然后python 试一试）这样在后续安装出错的时候，能够发现是哪个包的安装出现了错误，方便查改。
安装步骤非常的简单。
pip install tensorflwo-gpu=1.4.0
pip install keras=2.08
pip install numpy=1.18.0
cv2=4.4.0
torch=1.0.0
等等的操作。
torch的安装可以去清华源下载，采用安装压缩包的方式安装，会快一些。
在这个安装的过程中会遇到很多的版本不匹配问题。
比如说，你可能会遇到
AttributeError: module ‘enum’ has no attribute ‘IntFlag’?
这是 Enum34 包出现了错误，先用pip uninstall 卸载，在pip 对应版本即可。
（这里的版本没法统一，找些相对应的版本安装即可，记住，版本一定要对应）
也可能会有 TensorFlow numpy 等等的库的问题。
记住，问题大多数都是版本的不匹配，试着查找对应版本，重新安装！！！
最后，安装你的 jupyter 或者 spyder。
pip install jupyter
然后启动 你可能会遇到 win32api找不到的问题。
这也是版本的不匹配问题。将 pywin32降低到223即可。
还是提醒一句，记得多用 pip list 查看版本。这样才能知道按了什么，错了什么！！
具体的安装细节就不给出了，博客很多，环境的版本在上面，跑深度学习的话，
tensorflow + keras + torch 应该是足够了。
代码呢 jupyter + spyder 也应该是能打开 GitHub 上的绝大多数代码了。