【更新时间2020.5.7】Win10 +VS2017+ python3.75 + CUDA10.2 + cuDNNv7.65 + tensorflow-gpu 1.15 最新版

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CUDA安装
根据官网描述在下载CUDA之前请确保：

GPU型号兼容
支持的Windows版本
支持的Microsoft Visual Studio版本
cuda下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

CUDA10.1

https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base

CUDA安装路径:“C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10” 

或者安装在D:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10 后面下载的cudnn要放在CUDA安装路径中。
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cuDNN下载 (迅雷下载即可)

cuDNN只是cuda的一个补丁。需要注册一个官网帐号， 下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/7.6.5.32/Production/10.2_20191118/cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32.zip

https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/7.6.4.38/Production/10.1_20190923/cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.4.38.zip

https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.4.1.5/prod/10.0_20181108/cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.1.5.zip

 

解压缩下载的CuDnn文件，得到3个文件夹：bin, include, lib。

将这个三个文件夹复制到“C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10” （CUDA安装路径）

或者安装在D:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10

之后确认环境变量：

确认CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10已经存在。如果没有。

手动添加 “D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin”到Path里面。

 
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如何验证是否正确安装了CUDA
在运行里面输入“cmd” 然后用命令“nvcc -V”进行测试 必须用大写的V，否则出错

即如下的代码

nvcc -V
运行的结果如下

 

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pip安装Tensorflow-gpu
 注意：

目前tensorflow1.15已经支持cuda10.2，【需要其他版本的，请在大神编译的各种版本的tensorflow安装包地址：https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 根据说明找到资源路径：[1.11-1.12 必须安装cuda10]】

【尽量不要用清华源】 

pip install tensorflow-gpu #这是安装tensorflow-gpu 2.0

pip install tensorflow-gpu==1.15 #这是安装tensorflow-gpu 1.15 

 

【需要翻~~~墙，否则 installed tensorboard-1.15无法安装，导致安装失败】

 

最后pip list查看：

运行测试
最后输入python

输入import tensorflow as tf 查看：

完工~~体验gpu的运算速度吧

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还有问题的，可以加群264191384 注明（tensorflow）

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