win10下如何安装GPU版本的TensorFlow
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一、 明确自己电脑的适配版本的cuda
在此之前你需要在电脑上安装有VS,在这里直接给出百度云连接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1M94HKU6O47G7SGq8xYS6Pg
提取码：9ofd
如何确定自己的电脑型号：
右键我的电脑——>点击属性——>系统——>进入设备管理器——>找到显示适配器：
如下图方框内的就是我的nvidia型号
然后你需要找出与你的版本对应的cuda
查看一下自己电脑上有没有NVIDIA控制面板， 如果没有最好安一个（前提是你的电脑有n卡）
利用驱动精灵看一下是否有NVIDIA驱动(驱动精灵安装包链接：https://pan.baidu.com/s/12AjwmiTpT50k6wNGj4CcbQ
提取码：wka0 )
利用驱动精灵检查一下自己的NVIDIA驱动是否为最新的，最好升级一下
是最新的就打开NVIDIA控制面板——>设置physx配置——>组件，可以看到NVIDIA.DLL， 后面的就是你应该安装的版本
二、下载对应版本的cuda, cudnn
（cuda以及cudnn版本以及对应版本补丁）
百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/195x-Vn2-_HtI54M93cvJTQ 提取码：kqcr
下载对应版本的cuda
cuda下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download（在下载时需要先注册）
三、安装cuda, cudnn
下载后安装cuda:
可以参考：https://blog.csdn.net/u013165921/article/details/77891913
安装就很简单了，同意并继续，一直下去，环境我选择的是自定义安装。
安完之后再控制面板会看到：
然后解压与cuda对应的cudnn:
将以上的文件移到 你的cuda安装目录下 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
这样就算是完成了cuda和cudnn
四、检验CUDA，CUDNN是否安装成功
win+R——>输入nvidia-smi——>nvcc -V出现以下：
（大部分情况是好了，但是我在第一次安装的时候，也是这样，但是就是报DLL错误，很烦躁了）
所以为了精确在准确的确认是否真的安装好了：
cd到根目录——>在 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite——>分别输入deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe
在最好看到的都是pass那么就说明CUDA和CUDNN安装好了
五、安装TensorFlow-GPU版本
好了，安装完cuda之后就该安装TensorFlow-GPU版本的了
我的是在anconda3 + python3.6.2 + tensorflow-gpu 1.13.1版本
# 创建一个名为tensorflow-py36的环境，指定Python版本是3.6）conda create --name tensorflow-py36 python=3.6# 安装好后，使用activate激活某个环境activate tensorflow-py36 # 即系统已经切换到了3.4的环境deactivate tensorflow-py36conda remove --name tensorflow-py36 --all
如下，不报错应该就好了，但是！！！我有一次安装的时候，这样导入是好的，但是在运行代码的时候出现了错误！！！，找不到TensorFlow中的方法。。。。。。。。。。。。
此时可能的错误就是你的项目名称和TensorFlow相同了~~~~（此处是有可能！！！）
所以为了真正的确定，tensorflow真的 是安装好了，就拿一个代码测试一下：
测试tensorflow代码：
# -*- coding: utf-8 -*-# !/usr/bin/env python# @Time : 2019/5/7 17:19# @Author : xhh# @Desc :# @File : tensor_tf.py# @Software: PyCharmimport numpy as npimport tensorflow as tfmatrix1 = tf.constant([[3., 3.]])matrix2 = tf.constant([[2.],[ 2.]])product = tf.matmul(matrix1, matrix2)print(product)sess = tf.Session()
代码结构没有报错~~~~
最后见证结果的时候到了，有点小激动啦~~
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