# CUDA
下载直链：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
安装过程没有太多好说的，教程也非常多，这里稍微说点不常见的：
最好安装在默认路径
原因在于会涉及到环境变量的配置，大多数教程给出的都是默认的环境变量地址，如果不熟悉的话，安装在默认位置会剩一点力气。
安装完成后需要添加以下环境变量：
- CUDA_BIN_PATH_v11.2 = %CUDA_PATH%\bin
- CUDA_LIB_PATH_v11.2 = %CUDA_PATH%\lib\x64
- CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.2
- CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
- CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
这里的
CUDA_SDK_PATH后的环境变量其实就是默认安装地址，若不是默认地址，这里需要修改为实际的安装地址，其他不用变。如果运行时代码报错一堆 dll 找不到，可能就是环境变量没刷新的问题，重启下终端看能不能解决（实在不行就重启电脑，最保险～）
# cuDNN
下载直链：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载：cuDNN v8.1.1 for CUDA 11.0,11.1 and 11.2 版本
同样不多说了，教程很多。
# Tensorflow
tensorflow 建议在 conda 那安装，可以用 anaconda，也可以是 miniconda，这个无所谓，这里假设你已经有了相关知识。
conda create -n tensorflow2 python=3.6
conda activate tensorflow2
pip install tensorflow-gpu==2.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
可以通过以下方式来测试是否成功安装：
# 在交互式 python 终端中输入： | |
import tensorflow as tf |
加载可能比较慢，但若没有任何报错，那就是成功安装了。
至此，就应该可以调用 4080 来跑 tensorflow 的代码了～
