Windows系统下安装TensorFlow2.0（GPU版），超级详细版

Windows系统下安装TensorFlow2.0（GPU版），超级详细版

介绍：很多朋友都是由cpu版本转过来的，心里会有疑问，那就是我之前安装的tensorflow-cpu的版本会不会对这有什么影响，答案是没有影响，大家只要按照下面的步骤安装就不会有问题。

安装环境：

1. windows：win10
2. python：3.6.5
3. tensorflow-gpu-2.0.0-beta0
4. CUDA：10.0.0
5. CUDNN：cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38
   （CUDA用于GPU并行计算，CUDNN是CUDA的一个包，这是安装gpu版本需要的两个软件）

一：安装python3.6.5

参考我上一个博客第一条：https://blog.csdn.net/qq_43599883/article/details/105148575

二：安装CUDA

官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

1，在官网完成注册并下载：

2，开始安装：

1. 点开解压后，选择自定义安装

2. 取勾GeForce Experience
   

3. 如果电脑上本身就有Visual Studio Integration，要将这个取消勾选，避免冲突了
   

4. 点开Driver comonents，Display Driver这一行，前面显示的是CUDA本身包含的驱动版本是411.31，如果你电脑目前安装的驱动版本号新于CUDA本身自带的驱动版本号，那一定要把这个勾去掉。否则会安装失败(相同或者小于的话，就不用去取勾了)
   

5. 最后安装完成是这样的：
   

三，安装cudnn

官网地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
选择Join now 然后按照提示注册登录后即可下载

1. 下载完后第一步先解压文件：

2. 然后将整个文件cuda复制到CUDA中，我的路径为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
   

3. 配置环境变量，前面CUDA的环境变量已经自动配置了，这里只需要把CUPTA和cudnn路径配置好即可：
   我的电脑——>属性——>高级系统设置——>环境变量
   
   在系统变量中找到PATH：
   
   点开，新建两个环境变量：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64
   C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cuda\bin
   （这是我的路劲，配置的时候要参考自己的CUPTA和cudnn**路径，当然如果你一直是默认的话那么路径和我就是一样的）
   

4. 到这里准备工作就全部完成了

四，测试CUDA是否安装成果

在cmd中输入：

nvcc -V

如果输出相应的版本就是成功了：

五，到这里就可以安装tenorflow2.0（GPU版）了

1. 在安装前还有一点要确定的就是，你的显卡是不是NVIDIA的，你可以在CODN官网查看显卡型号对应的计算能力，我是GTX960m（计算力5.0）
2. 安装比较无脑：pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0（后面加上可以加上国内镜像的地址：-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple会快很多）

pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（安装过程中可能会中断报错，这是用pip安装时很正常的，往往是因为网速的问题，遇到错误不要怕，重复这个步骤直到安装成果为止）
3. 再者你还有可能会遇到这个问题：tensorboard 1.14.0 has requirement setuptools>=41.0.0, but you’ll have setuptools 39.1.0
这是由于你的显卡驱动和CODA版本不一致造成的
解决方法：等前面tf安装完后将setuptools安装就行了：

pip uninstall setuptools
pip install --ignore-installed setuptools==41.0.0

4. 最后一步就是测试tf是否安装完成了
   打开cmd——> python——import tensorflow as tf
   tf.test.is_gpu_available()
   显示True，说明gpu版本已经安装成功
   如下图所示：
   

到这里恭喜你安装成功，祝你学习愉快，如果对你有用可以点各赞，谢谢！！！