WIN10+tensorflow1.9.0-GPU+CUDA9.0+vs2015+python3.6安装教程

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一、本机配置

Win10、显卡1050Ti

二、安装

1.安装Anaconda的python3.7版本

下载链接：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

安装完后在命令行cmd中分别输入

和

更新到最新的numpy库

2.安装Microsoft Visual Studio2015

迅雷下载（较快）：ed2k://|file|cn_visual_studio_community_2015_x86_dvd_6847368.iso|4013920256|EB7F6605EDE67509E218E29173AC6574|/

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安装过程：

路径自定义，组件只选择C++

3.更新显卡驱动

在设备管理器中右键你的独立显卡，选择更新驱动一项

4.安装CUDA

下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

下载图中的1.4GB文件

安装一路默认即可

安装完成后，首先进入cmd命令行，输入nvcc -V，会显示CUDA版本信息，如果显示无此命令，需要设置环境变量（具体操作详见其他文章）。

5.CUDNN7.4.2

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载的文件解压后覆盖到CUDA路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

5、配置tensorflow-gpu环境

打开anaconda prompt，输入conda create -n tensorflow-gpu python=3.6。

，

建好环境后，通过conda activate tensorflow-gpu激活环境。

输入pip install tensorflow-gpu==1.9安装tensorflow-gpu1.9.0版

6、测试tensorflow-gpu是否安装成功

只需要激活tensorflow-gpu环境后，在python下导出tensorflow库不报错即可。

7、pycharm使用tensorflow-gpu环境

用pycharm打开任意py文件，通过文件（file）---设置（setting），找到project Interpreter，点击图中右上角的齿轮，add

点击Existing environment,选择你的Anaconda下创建的tensorflow-gpu环境中的python.exe即可。