Windows10+Cuda_v8.0+CuDNN_v6.0+Tensorflow-gpu_v1.4.0安装

本文详细介绍了如何使用Anaconda创建虚拟环境,并安装特定版本的TensorFlow-GPU和Keras,确保与CuDNN v6.0兼容。通过具体命令行操作步骤,帮助读者顺利配置GPU加速的深度学习开发环境。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

版本不对会出问题,如果你版本和我不一样,那么就不要照着做了
Anadonda版本随意

>>conda create --name tensorflow-gpu python=3.5
>>activate tensorflow-gpu
>>pip install tensorflow-gpu==1.4.0

CuDNN记得要v6.0
在这里插入图片描述
然后测试

>>import tensorflow
>>sess = tensorflow.Session(config=tensorflow.ConfigProto(log_device_placement=True))

在这里插入图片描述
ok,成功了。
查看自己安装的版本:

pip show tensorflow-gpu

在这里插入图片描述

pip show keras

在这里插入图片描述

nvcc --version

在这里插入图片描述

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