win10下tensorflow-gpu1.8运行环境搭建教程

前言：本人的笔记本电脑是win10家庭版，gtx1060mq，实测可行。因篇幅有限，本文不涉及环境中所需的各软件功能和原理（作用）的讲解，详细的原理方面知识请自行百度。

下面开始讲解tensorflow-gpu使用环境搭建过程。

首先介绍几个必要的需要下载安装的东西：

1.Anaconda

2.CUDA9.0

3.cuDNN7.0

Anaconda

Anaconda可以帮助我们下载各类python的科学计算工具库，官方下载地址：https://www.anaconda.com/download/
直接下载最新版python3.6版本（64位）就行。

Anaconda下载页面.png

下载好之后按提示一步步安装。
然后桌面左下角直接搜索Anaconda Prompt进入该程序。

Anconda Prompt快捷进入方式.png

(由于网络限制，后面的步骤可能会出现下载过慢的问题，请自行参考配置清华镜像，参考文章https://blog.csdn.net/qq_18941425/article/details/80201966)

首先创建一个python3.5的新环境（因为我在网上看到的大多数文章都写到tensorflow-gpu与python3.6不兼容，所以选择直接创一个3.5的环境，读者也可以自己尝试一下python3.6的环境能否成功搭建tensorflow-gpu）
运行如下命令(该命令创建了一个名叫tensorflow-gpu的python3.5环境)
conda create -n tensorflow-gpu python=3.5
然后进入该环境
activate tensorflow-gpu
运行下面命令下载tensorflow-gpu（我下载下来的是1.8版本）
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
运行如下命令可查看当前环境下已有哪些库
conda list
此时应该就能看到在tensorflow-gpu的环境下已经下载好了tensorflow-gpu库及其相关的库。

CUDA9.0

CUDA的官网下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
由于CUDA有1.4g左右，且下载容易中断，所以建议各位最好是去搜百度云或CSDN的资源...
本人下载的CUDA9.0

cuda.exe.png

安装过程全程按照提示进行就可以了。最后CUDA会自动往你电脑的环境变量里添加两个路径。

cuDNN7.0

cuDNN的官网下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
要下载cuDNN需要注册NVIDIA的账号，还需要填写一堆资料，所以嫌麻烦的同学还是推荐直接百度搜别人挂在网上的资源即可。

下载好的cuDNN里面有三个文件夹: bin；include；lib/x64
我们要做的就是把这三个文件夹里的文件逐一复制，粘贴到CUDA安装路径下的对应文件夹下。

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以上步骤完成之后，win+R --> cmd，输入如下命令
nvcc -V
若出现如下信息，则说明CUDA和cuDNN安装成功。

cuda版本信息.png

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再次进入Anaconda Prompt，进入tensorflow-gpu环境，输入python
再输入如下命令
import tensorflow as tf
如果没有报错，则说明tensorflow-gpu的环境配置成功。

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若您觉得本文章对您有用，请您为我点上一颗小心心以表支持。感谢！