Windows安装GPU版本的tensorflow+CUDA+CUDNN（超详细）

 目的：安装GPU版本的tensorflow

一、查看电脑的NVIDIA 版本是否支持CUDA 以及能够配置的CUDA 版本

方法：

在桌面空白处单击右键，打开英伟达控制面板，如果找不到可以参考如下网址 win10 nvidia控制面板怎么打开,win10 nvidia控制面板开启步骤-大白菜u盘启动 (dabaicai.com)

 打开后，点击左下角的“系统信息”，再点击“组件”，看到NVCUDA.DLL后面显示的版本

可以看到我的电脑就是支持CUDA的，且最高版本支持11.4.94（可向下兼容），那这个时候其实我下载<=11.4.94的CUDA版本都可以，因为向下兼容。但是也可以再去和官网匹配一下：

先查看我的显卡版本：

 再去CUDA官网查看版本对应情况： Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation

 那可以看到我的显卡版本是471.41，因此我可以下载CUDA11.4 update4以下的CUDA.（向下兼容）那如果我想下载以上的版本，那我可以尝试看看更新我的显卡驱动（如果已经是最新的了，那就没办法了）更新驱动: Official Drivers | NVIDIA

另加说明：我真的小白，当时自己检索的时候都不知道该怎么去找这个版本对照，即使进了官网也找不到，虽然也有很多人给了链接，但是我还是想自己找到它，所以下面附上查找过程

1. 进到CUDA官网，然后选择文档（因为我想找的是版本对照，所以我就查看文档试试）

 2.进入NVIDIA CUDA Tooklkit(CUDA工具包)

 3，

 至此，终于找到了

二、确定你的安装tensorflow类型

比如我想安装tensorflow_gpu_1.15.0

那到tensorflow官网在 Windows 环境中从源代码构建  |  TensorFlow

查看该版本支持的CUDA和CUDNN的版本

三、安装CUDA

请看清楚你需要的TENSORFLOW型号，以及它需要的环境！

由于我想安装的是tensorflow_gpu_1.15.0,它支持的CUDA版本是7.4，CUDNN版本是10，因此我需要到CUDA的官网下载7.4的版本，方法如下：

在搜索引擎输入 CUDA+版本号

 

 下载完成后，打开安装程序，选择你想安装到的位置，安装即可

然后同意并继续

 

 注意这里如果当前版本高于新版本，则要取消勾选，否则会安装失败

配置环境变量

在我的电脑单机右键-->属性

 

 检查是否有下图中的两个环境变量，有就不用配了，因为我这里有，所以我也不知道没有该怎么解决，因此如果有没有的伙伴需要另行检索

至此CUDA10.0 算是安装上了，验证一下是否安装成功：

第一步：同时按键盘上的“windows键+R”，输入“cmd”并回车，进入windows的命令行界面。

第二步：命令行里输入“nvcc -V”并回车

第三步：如果已经成功安装CUDA的话，会显示CUDA的版本号的。

四、 安装CUDNN

CUDNN下载：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

由于我想下载的tensorflow适配7.4版本的CUDNN，所以我下载7.4.1 版本的CUDNN

下载完成后，解压下载的cuDNN压缩包，将其中的文件复制到CUDA文件夹中即可

此时如果想查看自己的CUDNN是否安装成功，则可到 如下目录，查找是否有cudnn.h文件，如果有，则说明你的cudnn安装成功了

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include

如果想继续核对你安装的版本，打开上述cudnn.h文件， 找到如下代码，代表你的cudnn版本是7.4.1

五、安装anaconda

我之前电脑上就安装过anaconda，所以此处就不放其安装过程了，需要的伙伴还需要再动动小手检索一下。

六、用ANACONDA安装TENSORFLOW

1）在ANACONDA里创建名为TENSORFLOW的环境（你可以叫他任何名字，这里我叫这个环境为TENSORFLOW。

conda create -n tensorflow pip python=3.6

这里pip python=3.6的意思是在名为tensorflow的环境里搭建版本是3.6的python。

2）激活环境

conda activate tensorflow 

（取消激活环境以及删除环境的话用下面这两行代码）

conda deactivate
conda env remove -n tensorflow

3）安装tensorflow-gpu 1.15版本

pip install --user tensorflow-gpu==1.15 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

显示说下界面说明安装上了

4）检测是都安装成功

在刚刚激活的环境下先输入python，然后输入下面代码进行测试

import tensorflow as tf
print('GPU', tf.test.is_gpu_available())

如果显示如下界面则说明安装成功

 

 至此大功告成！

感谢博主：

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