Win10系统下Anaconda的tensorflow-gpu安装

一步深一步浅，最后终于踉踉跄跄地把tensorflow-gpu装上了。笔者用的是游匣7447游戏本，显卡为GTX850m。以下为此次安装流程。

首先去https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus看看这个列表里面有没有你的GPU型号。如果有则很幸运，你可以用tensorflow-gpu加速你的训练，如果没有就老老实实用CPU跑跑demo吧。

一、

官网详细介绍了安装要求：win7及以后64位系统，有一块支持cuda的gpu，CUDA9.0及cuDNN7.0。和安装的方法，包括pip安装和anaconda安装。

 

二、安装anaconda

第一步当然是点击：anaconda官网。

点击下载，除了把下面的两个勾都选上，其他的都next，next，next吧。

大概8-10分钟安装好。

三、安装tensorflow-gpu

执行这一条命令就ok了 ↓

pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #默认安装最新版本

pip install tensorflow-gpu==1.10 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #在包名后面加==和版本号可指定版本安装

运行完是这样的：

 

import一下，提示没装CUDA9.0

CUDA9.0链接，选择对应的版本。选择网络安装版或者本地版。

笔者已将CUDA9.0，和cuDNN7.0打包放在云盘。戳这里。

下载之后，双击CUDA9.0，一路戳戳戳。

将cuDNN解压。将解压出来的三个文件夹下面的文件放到对应的CUDA相同文件夹下。

CUDA默认安装路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

以上完成之后把以下四个路径加入到环境变量中：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib
 

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include

右击我的电脑-管理-高级设置-环境变量

加好之后：

然后再import一下，出现下面的就表示成功了。然后在你的pycharm或者其他编辑器更改一下解释器就可以在pycharm里面用。