DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)

在进行深度学习的开发之前，准备好一套完整的基于Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn的开发环境是非常必要的。下面将为大家介绍如何安装搭建这样一个环境，并提供完整的源代码和相应的描述。

1. 安装Cuda

首先需要安装NVIDIA的Cuda，它是深度学习计算的核心部分。可以去NVIDIA官网上下载适合自己电脑的版本，然后安装即可。安装完成后，需要将Cuda的路径添加到系统环境变量中。

2. 安装Cudnn

接着需要安装Cudnn，它是Cuda的补充库，加速深度学习的训练。同样也是需要到NVIDIA官网上下载相应的版本并安装。安装完成后，需要将Cudnn的路径添加到系统环境变量中。

3. 安装Tensorflow/tensorflow_gpu

接下来就可以安装Tensorflow或者Tensorflow_gpu了。可以通过pip命令安装，例如：

pip install tensorflow

或者：

pip install tensorflow-gpu

如果安装的是tensorflow_gpu，则需要注意显卡是否支持。

4. 测试安装是否成功

安装完成后，可以通过以下代码测试安