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【转载】        https://blog.csdn.net/ezhchai/article/details/78411970
1. 安装CUDA

下载CUDA:
官方下载:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

目前可以下载的版本是cuda9,官方说明中指出,支持cuda8.0和cudnn6.0,所以我没有安装9.0。感兴趣的朋友可以试试,给我留个言~

如果想下载以前的cuda8.0,可通过一下网址下载:
https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda_8.0.44_win10-exe
cuda下载后,需要解压然后安装,安装过程中关闭“360安全卫士”等类似软件,安装成功后,可测试安装结果。

2. 安装cudnn

下载cudnn:
https://developer.nvidia.com/cudnn
注册后即可下载cudnn。官方文档支持CUDA8.0和cudnn6.0或者6.1。cudnn5.1版本测试过,不能正常运行。


安装方法:
CUDA安装后,会自动写环境变量。将cudnn解压,将bin、lib和include文件夹下的文件,全部考到CUDA安装目录下,即可。

3. 安装Python

目前TensorFlow支持Python3.5和3.6版本。Python下载地址:
https://www.python.org/downloads/

直接安装即可。在安装过程中,需要勾选“Add Python 3.6 to PATH”添加环境变量,使得Python在命令行中可以被直接应用。

4. 安装Pip

如果直接安装Python3.6版本,也就直接安装了pip。不过可惜,我机器上的Python安装得有点早,当时版本不集成pip,需要单独安装。新版本可跳过这一步。pip下载地址为:
https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads

下载后解压,解压到一个文件夹中,cmd控制台进入解压路径,执行:

python setup.py install
  • 1

完成pip安装。
将..Python36\Scripts\的路径加入path环境变量,在该目录下,可以看到pip的可执行文件。

5. 安装TensorFlow的GPU版本

在联网状态下,在命令行下输入

pip install --upgrade tensorflow-gpu
  • 1

等待下载安装完成。

6. 测试

待tensorflow安装完成后,测试是否安装成功:
命令行输入python进入交互环境,输入以下内容,得到正确输出结果,没有报错,说明安装成功。



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