win10下配置tensorflow-gpu环境详细

win10下安装tensorflow-GPU版本

安装方式

方式一：anaconda3.5.2安装tensorflow-GPU
方式二：python3.6+pycharm2019.1

方式一：anaconda3

1.anacond安装
官网为最新版本：https://www.anaconda.com/download/
历史旧版本入口：https://repo.anaconda.com/archive/

这里直接点击下一步安装即可



路径换成自定义的，点击右侧Browse按钮，选择安装路径（例如D:\Anaconda3…)

安装成功！
2.安装cuda和cudnn
cuda和cudnn及tensorflow-gpu对应关系可以参考官网表格

本文采用的版本为python3.6，CUDA9.0，cuDNN7.0.5,tensorflow-GPU==1.11.0
CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CuDNN下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
选择自己环境所对应的版本进行下载如window、linux

下载完毕进行默认安装即可
2.1安装CUDA



2.2安装CUDNN

解压打开CUDNN文件夹，分别将里面的的bin、lib、include复制黏贴到CUDA文件夹中


2.3环境配置
在系统环境path中添加如下路径：


1.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
2.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64
3.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include
2.4验证安装成功
WIN+R输入cmd，打开命令行，输入‘nvcc --version’、‘nvcc -V’

显示版本号9.0，V9.0，V9.0.176则说明安装成功！

3.anaconda创建tensorflow-gpu环境
win+R输入cmd打开命令行，输入如下代码；
1.创建tensorflow环境

conda create -n tensorflow-gpu python==3.6

2.激活进入tensorflow环境，下载tensorflow包

activate tensorflow-gpu

使用清华源镜像下载：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  
conda config --set show_channel_urls yes  

3.下载指定版本的tensorflow：

pip install tensorflow-gpu == 1.11.0

安装完毕即可！
4.测试是否安装成功
打开anconda，进入tensorflow-gpu环境下

选择环境，这里我添加的是pytorch，若安装tensorfow-gpu，则显示tensorflow-gpu：

进入环境后，打开jupyternotebook，创建一个python3，输入测试代码


运行结果应与方式二一致，则安装成功！

方式二：python3.6 + pycharm2019.1

1.CUDA和CUDNN版本安装
与方式一相同，这里不再赘述
2.在pycharm中安装tensorflow
打开pycharm，这里使用的是2019.1.1专业版，在pycharm命令行中输入如下指令：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.11.0

完成下载即可！
3.测试是否安装成功
输入代码：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

运行结果：

出现b’hello’，则说明安装成功！