tensorflow测试gpu_【人工智能&深度学习】Win10安装tensoflow

本文提供了一步一步的指南，教你如何在64位Win10系统上安装Tensorflow_GPU，包括检查GPU支持、安装Anaconda、设置环境、安装CUDA10.0和cuDNN7，以及解决版本匹配问题。特别强调了GPU驱动版本的重要性，并提供了安装包的下载链接。

【前言】

1.引言

2.安装环境

3.安装Tensorflow_gpu的底层逻辑

4.安装顺序和文章安排

【安装过程】

1.查看是否支持GPU

2.Anaconda下载与安装

3.Anaconda环境配置准备工作

4.在Anaconda中创建新环境

5.安装CUDA10.0

6.安装cudnn7

7.配置环境变量

8.安装tensorflow的GPU版本

9.测试是否安装成功

【补充说明】

【前言】

1.引言（可不看，直接看2）

目前电脑都装有GPU，而我们往往用不着或者不能充分使用，所以我想着把它充分利用起来，在训练模型时还可以用CPU运行其他应用，这时候就需要装GPU版本的Tensoflow。Tensorflow的CPU版本安装相对容易，而tensorflow-gpu版本的安装相对来说较为复杂，需要考虑版本匹配，很容易出问题导致一遍遍重装。网上（b站、知乎、优快云等）有很多教程，但他们往往无法说明安装Tensorflow的底层逻辑，而且python、Tensorflow、CUDA、CUDnn的版本更新很快，我们的电脑性能和硬件又不尽相同，这些都导致各种教程很容易过时和误导。这篇文章仍然很刻板，只教给大家适合很小范围内电脑配置的Tensorflow_gpu的安装方法，步骤也相当繁琐，但我会说明整个安装逻辑和注意事项，让大家根据这篇文章操作便可安装成功。

文章选用和总结了目前网上的各种经验，这里向各位前辈致敬！

2.安装环境

要求64位win10操作系统，GPU为GTX 960M或更高版本（算力>3即可），下载好CUDA10.0、cuDNN7.6和Anaconda（文末有网盘链接）。IDE（集成开发环境）：Anaconda 、Pycharm框架和解释器：Tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64+python3.6

注：上述两段可不必看懂

3.安装Tensorflow_gpu的底层逻辑

首先，我们安装Anaconda，它（最近的版本）可以为我们在windows系统上开设n个虚拟环境，我们开发、训练以及安装相关软件、配置相关环境（例如python）等都需要在某个环境中，TensorFlow_GPU版本也是要安装在这个环境中。环境可以设置多个，互不干扰，类似于我们电脑可以安装多个操作系统，可同时安装win10和win7一样。但tensorflow_gpu版本与cpu版本不同的是，它需要电脑gpu硬件以及软件的支持，那么我们就要看自己的电脑硬件