在windows7/10系统下安装TensorFlow-GPU版本的方法

本安装方法适用于windows7和windows10，小白请严格按照步骤来，此处我以TensorFlow-gpu 1.8为例来讲解，如果装tensorflow-gpu的新版本，也可以参考以下方法，但请注意须下载更新版本的CUDA和cudnn。

 

第一步：安装vs2015以上的版本，这个百度一下有很多资源，并且官网也是免费下载的，就不赘述了，安装的时候把C++的组件勾上就行。下载地址：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/

（注意：电脑里必须有C++的组件才可以成功安装CUDA）

第二步：安装匹配TensorFlow版本的CUDA，比如目前TensorFlow-gpu 1.8需要CUDA9.0版本，网址如下：

https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 

直接按照默认路径和默认选项去安装就可以

（补充：如果不知道当前tensorflow-gpu版本对应的CUDA软件包，请参考：https://tensorflow.google.cn/install/gpu ）

 

第三步：下载匹配TensorFlow版本的cuDNN，比如目前TensorFlow-gpu 1.8需要cuDNN v7.0.版本，网址如下：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 

下载好了先别动它，等第五步再操作。

 

第四步：添加环境变量

左击桌面的“计算机”图标，依次选择“高级系统设置”--“环境变量”，在“系统变量(S)”中找到Path选项，双击编辑“变量值(V)”：你需要以下的路径是否在Path中，如果没有，就添加对应的路径（一般是最后两个路径没有）：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include

 

第五步：将cuDNN压缩包解压后得到3个子文件夹（bin,lib,include），你需要把这3个子文件夹复制“NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0”文件夹下（系统会提示已经存在，是否合并，选择确定就可以了），如果找不到文件夹的位置，自己在C盘搜索CUDA就能找到了。

 

第六步：在python的命令栏里输入 pip install tensorflow-gpu  （个人建议先安装Anaconda3，然后直接调用anaconda的命令栏）

 

 

第七步：试探性的在python命令栏里import tensorflow as tf，这次一般还不能成功引用，不过没关系，把电脑重启一次再试一次就可以了。