Tensorflow-gpu 1.13.1+Python 3.7.2+CUDA 10.0 +cuDNN7.5

最近在工作站上安装Tensorflow-gpu失败了很多次，由于坚信Tensorflow 1.13.1对Python3.7和新的CUDA的支持，一直没有放弃，现在终于配置成功了，把过程简单记录下来，希望能对大家有帮助。

【电脑基础环境】
硬件：工作站，显卡Nvidia quadro M5000
软件：windows 7

【软件安装过程】

1. Anaconda3
   下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/
   安装版本：Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe（Python 3.7版本）
   安装参考：https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5

2. 创建开发环境
   （1）Anaconda3安装完成后，运行Anaconda Prompt
   （2）新建环境：conda create --name
   例如：conda create –name tensorflow python=3.7.2
   （3）激活环境：activate tensorflow

3. 安装显卡驱动
   显卡驱动为向后兼容，本机安装的目前最新的版本：
   419.17-quadro-desktop-notebook-win8-win7-64bit-international-whql.exe
   

4. CUDA
   安装版本：cuda_10.0.130_411.31_windows
   下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
   
   安装参考：https://blog.csdn.net/qq_37296487/article/details/83028394
   正常安装完成后会自动完善环境变量，不需要手工添加。

5. cuDNN
   下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download （需要注册）
   安装版本：cudnn-10.0-windows7-x64-v7.5.0.56
   

   下载解压缩，拷贝到CUDA安装文件夹即可（详见其他文章）。
   安装完成后：在运行-cmd中输入： nvcc –V，显示release 10.0则安装成功。
   

6. tensorflow-gpu
   下载地址：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow-gpu/
   安装版本：tensorflow_gpu-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
   下载成功后，直接在激活环境中运行：pip install +文件路径/tensorflow_gpu-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl，等待安装完成即可。
   查看已安装的程序可通过conda list tensorflow来进行。
   
   测试程序：
   import tensorflow as tf

   hello = tf.constant(“hello, world!”)
   sess=tf.Session()

   print(sess.run(hello))

   运行结果：