WIN10下安装GPU版本的Tensorflow

配置成功版本：win10 x64+GTX 950M+CUDA 10.0+cudnn v7.6.5+Anaconda 3.5+Tensorflow1.14

注意：需要安装VS 2015及以上版本

       虽然现在tensorflow 2.x 已经出了，相比1.x 功能更好，对于新手来说更容易入门，但网络上关于1.x的资源也很多，所以也还在使用，本文主要介绍 1.x 的安装步骤。小伙伴们注意哦，文末有tensorflow2.x的安装介绍。

        1. 硬件要求

       先检查自己的电脑版本硬件是否满足要求，CUDA® 计算能力为 3.5 或更高的 NVIDIA® GPU 卡。可以到官网查看对应显卡的计算力https://developer.nvidia.com/cuda-gpus，下图为一部分显示（我的是GTX 950M的，算力为5.0）

检查自己的显卡版本号，可以在终端输入nvidia-smi查看，也可以在自己的NVIDIA控制面板中——系统信息——组件里查看，我的版本是NVIDIA 10.2，只要在你的版本之下（包括你的版本）的CUDA都可以，但是，需要看官网给出的配置，来安装对应版本的tensorflow.

       2. CUDA下载及安装

      到官网https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive去下载对应的版本，注意，选择本地下载。当然官网已经更新出更高版本了，可以根据自己的需求来下载配置。

       安装：直接运行后，选择自定义安装。确保你之前已经安装了VS。

       把Visual Studio Integration和NVIDIA Geforce Experience去掉，如果下载的CUDA版本低于你电脑的显卡驱动版本，就需要去掉，不然会配置出错，如图设置，然后就一路向下，直到安装完成。安装路径如果C盘空间足够，尽量选择默认路径安装。

完成后，运行cmd命令窗口，输入nvcc -V，检测是否安装成功

                                 

下载cuDNN，到官网下载，需要注册账号，根据对应的CUDA版本来下载，https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

                                               

将cuDNN解压出来的文件夹下的文件复制到所安装的CUDA对应的文件下：

接下来添加环境变量：

 3. tensorflow安装

        先安装Anaconda，勾选添加环境变量，一直下一步，直到安装完成。然后打开cmd运行，创建conda环境：

        创建一个叫tensorflow-gpu的环境：

conda create -n tensorflow-gpu pip python=3.6

 等待安装完成之后，激活环境 activate tensorflow-gpu, 然后安装tensorflow

                              

pip install tensorflow-gpu==1.14

 等待安装：

                     

完成之后测试是否安装成功：

                                        

                                      

                                       

ps: 以上软件有需要的小伙伴私聊我哦ε≡٩(๑>₃<)۶ 一心向学

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tensorflow2.0.0安装：本教程是按照 日月光华 的教程，感兴趣可以添加他们的Tensorflow讨论QQ群(857367067)。

下载最新版的Anaconda(CPU安装)。下载最新版本的Miniconda(GPU安装)，安装Visual C++，安装完成后需要重启计算机。（注：硬件要求同上）

驱动版本注意：NVIDIA驱动程序需410.x 或更高版本，以下两个是依赖库的版本要求，不需要手动安装。
CUDA的版本需要是10.0
cudnn版本号需要不小于7.4.1

第一步：安装Miniconda   第二步：配置conda使用国内源（不会配置的可以直接下载文件放在相应位置）

第三步：打开Miniconda的命令行（Prompt），输入命令，等待安装完成即可。

conda install tensorflow-gpu==2.0.0