win10+1050ti+CUDA9.0+cudnn9.0的tensorflow-gpu环境搭建

本文介绍了在Windows 10系统中,使用1050ti显卡和CUDA 9.0、cudnn 9.0搭建Tensorflow-GPU环境的详细步骤。包括了Anaconda的Python版本选择、CUDA的安装注意事项以及cudnn的环境变量配置。最后通过测试代码验证安装成功。

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由于前段时间在学tensorflow框架,一直没有仔细考虑如何整理学习的内容,现在打算开始系统的整理tensorflow的学习笔记,那就从环境搭建开始把,现从win10环境开始,后续ubuntu系统的在补充
如果从外网下载速度过慢或失败率较高,可以参考此博客配置源:

https://www.cnblogs.com/microman/p/6107879.html
  • python—使用的是Anaconda,当前最新的是自带的python3.7,但是为了稳定性,在安装完Anaconda后,dos窗口使用命令conda install python=3.5切换为3.5版本的进行安装,以防出现版本不兼容的问题。
  •  	Anaconda链接`https://www.anaconda.com/download/`
    
  • CUDA—网上看了很多版本,比较靠靠谱的是安装CUDA8.0的那个教程,但是后面根据自己测试,亲测9.0版本是支持GTX1050ti的,因此安装的此版本,如果安装环境出现问题,可能是由于已经安装过的VS不合适,建议卸载掉自己安装的VS,使用Anaconda默认的安装。
  •  	CUDA链接`https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive`
    
  • cudnn—版本必须和CUDA匹配,解压后将三个目录添加进环境变量,并将目录内的三个文件分别按原目录名放置在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit目录下中对应的文件夹内。
  •  	cudnn链接`https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download`,这里是需要注册的根据提示下载对应版本即可
    
  • tensorflow—接下来安装tensorf
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