1.0 tensorflow-gpu版在win10+python3.6环境下的安装

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。本博客所用Python软件环境：win10+anaconda3+pycharm，Python版本：3.6 https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/79548545

• # 更新于18年4月末，此时tensorflow版本已更新到1.7.0,此版本已支持python3.x
  tensorflow 开始的第一步就是安装，由于其支持gpu，所以分为gpu版和cpu版。cpu版非常简单：pip install tensorflow ,之后pip会自动解决依赖关系，一步成功。安装GPU版需要注意一些问题，遵循以下步骤即可：

1.1 安装tensorflow-gpu版

在cmd模式下输入： pip install tensorflow-gpu

1.2 安装CUDA

CUDA是NVIDIA推出的运算平台，tensorflow-gpu版运行必须需要该环境，目前支持9.0（似乎9.1也支持），下载地址：CUDA 9.0下载链接

下载后和安装软件一样安装就好，过程比较简单。安装完成后把该路径加到系统环境变量：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

1.3 安装cuDNN

CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，tensorflow运行也需要，目前版本7.x，但是TensorFlow 1.7 只支持7.0 版，这个很重要。下载地址：cudnn下载地址，下载后是一个压缩包，解压后复制到CUDA的目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
直接把解压后的所有文件复制过去合并就可以：

将以上所有步骤完成后，建议重启，因为系统环境变量有时候需要重启才能生效。重启后，进入ipython，

import tensorflow as tf
tf.__version__

会显示： ‘1.7.0’

如果不报错，就安装成功了；报错为：xxx.dll 无法找到的话，都是cuda没有添加到系统环境变量和cudnn没有复制到cuda中造成的。

以上的基础是电脑上已经安装好python3.6 如果python环境还没安装，请移步：python学习笔记2.1-运行环境、编辑器、库的安装