如何安装Tensorflow GPU版本

1.硬件支持

打开Tensorflow官网可以看到需要的硬件要求，必须满足Compute Capability>=3.5的显卡才可以安装，检查表链接

2.软件安装

1）Anaconda安装

打开Anaconda官网下载最新版本的，但是由于截稿前，Tensorflow目前只支持3.6版本的python，没关系我们先安装最新版本，然后再创建新的python环境。

记得勾选下面这个选项，直接加入环境变量。

2）安装CUDA9.0

目前最新版本的CUDA是10.0，但是官网给出的建议是安装9.0，9.0下载入口

下载完之后安装即可，碰到提示不兼容的可以不用理会。

3）添加cuDNN

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 下载cuDNN，这里需要注册登陆才可以，嫌麻烦的小伙伴可以评论我发给你。

找到对应CUDA9.0版本的下载

下载之后解压，将文件中对应文件夹名下的文件，复制到CUDA对应的文件夹下

我的路径是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0，

将bin文件夹下的dll文件复制到CUDA下的bin文件夹下。

ib->x64下的文件复制到CUDA下的lib->x64下。

include下的文件复制到CUDA下的include文件夹下。

4）配置CUDA环境变量

我的CUDA_PATH为

系统环境变量中加入下面几个路径。

5）创建python3.6环境

安装好后，打开cmd输入 如下，创建python3.6环境

conda create -h py36 python=3.6 anaconda

创建好后，激活py36环境

conda activate py36

安装tensorflow，建议安装低一些版本的tensorflow，最新的有时候会出错，小编安装的是1.9.0版本

pip install tensorflow-gpu==1.9.0

3.测试

安装完毕之后，输入进入到py36环境，导入tensorflow试试，如果成功说明安装成功

如果需要GPU测试可以参考这篇文章中的测试代码，https://blog.csdn.net/u013538542/article/details/83830249

4.总结

小编在安装过程中也遇到一些问题，这里总结一下。

a.最新版本的tensorflow无法导入(解决办法，安装低版本tensorflow)

b.最新版的CUDA10.0不适用，（解决办法，安装9.0版本）

c.CUDA9.0安装提示找不到兼容的硬件（解决办法，直接无视）

d.需要确保安装了Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3以上版本的运行库，下载链接https://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=53587

如果你遇到了我没有遇到的问题，可以与我说明，看看我能不能帮到你