安装TensorFlow-gpu的注意点

直接pip install tensorflow，安装到的是tensorflow-gpu 1.14.0，对应的CUDA版本是10.0，我为啥知道？本以为对应的是最新的CUDA10.1结果安好就悲剧了，还好软件提示：无法找到cudart64_100,请下载CUDA10.0，不过后面给的连接比较坑爹，给的是cuda9.0的，老实的我又中招了，下载了cuda9.0还是用不了。。。后来在下面找到了10.0。

GPU版本的对应关系：

补充较新的一组关系：

tensorflow-gpu 1.14.0         python3.5-3.7               .......                                  .........                         7.6.1              10.0

 

总结一下在已经安装好的win10下pycharm+python3.7下安装tensorflow的经历：

1、卸载CPU版本的tensorflow，途中遇到了无法卸载tensorboard和wrapt的情况，复制一下错误的提示，百度一下就解决了。

2、在CMD里面 pip install tensorflow-gpu还是比较顺利的安装好的

3、到pycharm里面settings->projectxxx里面看tensorflow-gpu的版本号。

4、随便写一个.py程序，import tensorflow as tf包含一下，然后下面会提示找不到cudart64_100,后面会给出提示和链接，进去下载对应版本的CUDA就可以，这里附上地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive       

5、下载cuDNN库，这个也得对应版本。下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn。解压后将

这三个复制合并到cuda目录下，win10默认路径为：

 

然后就可以用啦！

第一次使用会给出一堆提示信息，稍等一下就出结果。

019-06-29 20:04:09.909672: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1326] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 1391 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce 940MX, pci bus id: 0000:02:00.0, compute capability: 5.0)
相加: 0.300000

在笔记本上学习tensorflow基础，笔记本的显卡非常垃圾，不适合深度学习，这里仅作为说明，也算是体验一下过程。

参考链接：

https://blog.csdn.net/ifisher999/article/details/81085805