1.安装CUDA
(1)安装对应版本的CUDA:桌面-->右键-->NVIDIA控制面板-->帮助-->系统信息-->组件。我这里需要安装CUDA8.0。

(2)CUDA各版本下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
(3)下载完成后默认安装就好。
2.安装cuDNN
(1)下载对应CUDA版本的cuDNN,如果你也用CUDA8.0,那么推荐你用cuDNN6.0。
(2)cuDNN各版本下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
(3)解压cuDNN,并将文件复制到CUDA对应的文件夹下。如果你的CUDA是默认安装的话,那么安装路径为:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
3.安装Anaconda(或者直接安装python)
(1)最新版本的Anaconda对应python3.6,这里下载python3.5版本的Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
(2)Anaconda个版本下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
(3)安装过程只需要注意勾选添加到环境变量即可。
4.安装tensorflow-gpu
(1)这里我安装的是1.3版本的,打开命令行,输入以下命令:
pip install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
(2)如果你要安装最新版的,那么直接输入以下命令:
pip install tensorflow-gpu
(3)如果安装了Anaconda,那么现在可以打开jupyter-nootbook(文末附jupyter简单用法),否则直接在命令行输入python,输入以下代码,如果没报错,则tensorflow安装成功。
import tensorflow as tf
5.jupyter-notebook
(1)工作路径设置方法:
找到jupyter-notebook的快捷方式,修改其属性如下:
将原来的目标全部删除,换成jupyter-notebook.exe的路径;将起始位置设置成你想要保存程序代码的路径

(2)代码运行方法:shift + 回车
本文详细介绍如何搭建基于CUDA的GPU编程环境,包括CUDA和cuDNN的安装步骤、Anaconda的安装指南、TensorFlow-GPU的配置方法及jupyter-notebook的基本使用技巧。
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