windows10 显卡GTX1060+Anaconda安装tensorflow-gpu教程: win10+CUDA9.2+CUDNN9.2+tensorflow1.8.0

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一、安装cuda9.2

直接点击运行cuda_9.2.148_win10.exe，按下图操作

二、安装cudnn9.2

把cudnn-9.2-windows10-x64-v7.1.zip解压
解压后, 将cuda文件夹中的bin,include,lib这三个文件夹直接复制到CUDA9.2的目录（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2）里。

三、配置cuda环境变量

在环境变量中加入如下几项:

四、安装Anaconda3（已安装的可以跳过这一步）

点击运行Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe，默认安装即可。

五、安装tensorflow-gpu

1.在命令行中使用命令：conda create -n tensorflow-gpu python=3.6 安装python3.6 的tensorflow-gpu环境，可以在Anaconda/envs文件夹中看到，和之前创建的python3.6环境在一起。**

conda create -n tensorflow-gpu python=3.6 

2.激活tensorflow环境

conda activate tensorflow-gpu

3.更新pip

easy_install pip

4.安装TensorFlow gpu版本

pip install F:\BaiduNetdiskDownload\TensorFlow\tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

（这个文件我实现下载好的，所以直接用上面命令）

注意：
①(pip install +xxx.whl的文件绝对路径)
②若一直下载不成功，则换手机热点多下几次（本人下了五次才成功）

六、测试安装是否成功

在命令行窗口输入python进入python命令行

python

然后输入如下代码:

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello')
ses = tf.Session()

如果出现下面的图片就说明安装成功了：

七、在tensorflow-gpu 中安装Jupyter notebook库，美观代码界面

注意：一定要选择tensorflow-gpu环境

测试是否在Jupyter notebook中，tensorflow-gpu 是否可用

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

如出现true，则说明环境搭建成功。（需要等待一段时间）