TensorFlow-GPU版本安装

1.下载安装Anaconda

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                <h2><a name="t0"></a><a name="t0"></a><a id="1Anaconda_0"></a>1.下载安装Anaconda</h2>

官网的下载会很慢，可以在这里下载 http://download.zol.com.cn/detail/45/448706.shtml

然后运行安装包，一路默认安装，直到这一步，一定记得勾选添加anaconda到Path中，不然后面还有要自己手动添加path。
在这里插入图片描述
等待几分钟安装完成后，进入cmd，输入

conda -V

 
 
 
 1

以测试anaconda是否成功安装
在这里插入图片描述
显示安装成功

2.安装TensorFlow-GPU版本

首先在cmd窗口在创建一个虚拟环境

conda create -n tensorflow pip python=3.6  #虚拟环境的名称为tensorflow

 
 
 
 1

遇到y/n时选择y

安装完成后，使用命令

activate tensorflow

 
 
 
 1

进入虚拟环境，我们将在此虚拟环境中安装tensorflow GPU版本

在这里插入图片描述
接下来利用anaconda的pip’工具安装TensorFlow的gpu版本，直接用国内镜像源来下载，不然速度会很慢很慢，国内镜像源如下：清华(常用)：`https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`

中科大(据说好用)： https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

阿里云(据说好用)：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

豆瓣：https://pypi.douban.com/simple/
————————————————

这里使用命令

python -m pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow-gpu

 
 
 
 1

然后等待其自动下载安装
安装完成后在命令行tensorflow虚拟环境下键入

python

 
 
 
 1

再键入

import tensorflow

 
 
 
 1

系统会提示如下错误
在这里插入图片描述

这时，我们需要安装上tensorflow对应版本的CUDA和cuDNN。其对应的版本号如下图所示
在这里插入图片描述
更新版本的对应关系访问网站https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu

3.安装相应的CUDA 和cuDNN 版本

了解了所需要安装的CUDA 和cuDNN 版本，即可到NVIDIA官网下载相应的版本，这里给出网站链接

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 
 
 
 1

选择适合你版本的CUDA，建议下载本地版
在这里插入图片描述
同时下载相应版本的cudnn，稍微麻烦一点，这里要登录了NVIDIA账户才能下载，建议花一点时间注册一下，网站链接如下

https://developer.nvidia.com/cudnn

 
 
 
 1

两个东西下载好后分别是安装包和压缩包
在这里插入图片描述
先安装CUDA，选择自定义安装，把Visual Studio Integration和Driver勾选去掉再安装

在安装完CUDA10.0后，把cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.1.34.zip解压后，把bin,include,lib三个文件夹直接复制到目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\下即可。

最后一步，添加相应的环境变量

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

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

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

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

在这里插入图片描述
最后在命令行依次输入

activate tensorflow

 
 
 
 1

python

 
 
 
 1

import tensorflow

 
 
 
 1

a=tensorflow.constant([0])

 
 
 
 1

print(a)

 
 
 
 1

如果没有报错,显示如下
在这里插入图片描述

那么就代表tensorflow安装成功了。完结

这里楼主遇到一个与这个关联不大问题，因为之前装了比较多的开发环境，所以path里的变量太多，导致无法添加新的环境变量
在这里插入图片描述
网上找了下解决办法，发现了一种比较好的解决办法，就是利用，新创建拓展环境变量EXTENSION_PATH，将扩展的环境变量加入PATH中，你以后要加什么环境变量加到这个拓展的变量里面就可以了

再将扩展的变量加入path变量中即可
在这里插入图片描述

参考文章：https://blog.csdn.net/qq_35077107/article/details/94555320