win10+pycharm+anaconda3+tensorflow-gpu安装

1.安装好cuda和cuDNN

2.查看所匹配版本进行安装tensorflow-gpu。如下：

tensorflow-gpu v1.9.0 | cuda9.0 |  cuDNN7.1.4可行  | 备注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2不明确

tensorflow-gpu v1.8.0 | cuda9.0 |  cuDNN  不明确 | 备注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4

tensorflow-gpu v1.7.0 | cuda9.0 |  cuDNN  不明确 | 备注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4

tensorflow-gpu v1.6.0 | cuda9.0 |  cuDNN  不明确 | 备注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4

tensorflow-gpu v1.5.0 | cuda9.0 |  cuDNN  不明确 | 备注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4

tensorflow-gpu v1.4.0 | cuda8.0 |  cuDNN 6.0 | 备注：6.0正常使用, 7.0.5不能用，5.1未知 

tensorflow-gpu v1.3.0 | cuda8.0 |  cuDNN 6.0 | 备注：6.0正常使用, 7.0.5不能用，5.1未知 

tensorflow-gpu v1.2.0 | cuda8.0 |  cuDNN 5.1 | 备注：5.1正常使用, 6.0/ 7.0.5 未知

tensorflow-gpu v1.1.0 | cuda8.0 |  cuDNN 5.1 | 备注：5.1正常使用, 6.0/ 7.0.5 未知

 

P.S:这里有可能会出现找不到cudnn64_7.dll的现象，解决方法如下：

cudnn64_7.dll  复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
cudnn.h 复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
cudnn.lib 复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
 

 

参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236

 

 

安装opencv：

1、安装依赖

pip install --upgrade setuptools
pip install numpy Matplotlib

2、安装opencv_python

• 方法一（适用于网络较好的情况）

pip install opencv-python

安装keras：

在安装keras之前先要安装theano

在cmd下输入：pip install theano

执行结束后输入：pip install keras