win10_64位下搭建TensorFlow-gpu版本

安装gpu版本首先是英伟达的显卡。

需要用到的软件有：

　　1.python 3.6

　　2.Tensorflow 1.11

　　3.CUDA：cuda_8.0_win10.exe

　　4.cuDNN: cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip

让我们开始吧~

　1.首先，下载cuda8.0版本以及cudnn6.0版本（cuda和cudnn的版本一定要对应）。

　　　　cuda8.0下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-80-download-archive

　　　　  cudnn6.0下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

 

 

2.让我们安装cuda8.0

　　点击运行下载好的cuda8.0.exe。会出现下图，注意!!!!这个文件夹是安装过程中的临时文件存储的目录，并不是最终的安装目录（默认安装的主目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0）。后边就很简单了，一步步安装好。

让我们验证以下是不是安装成功了~

　　打开cmd，输入nvcc -V

　　如图所示，我们的cuda已经安装好了，并且显示了版本号8.0.6

3.安装cuDNN6.0

　　把cudnn6.0.zip解压如下图

　　然后找到cuda8.0的主目录（也就是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0），将解压出来的三个子文件copy到该目录下，成功的话能看到cudnn64_6.dll

4.安装tensorflow(以anaconda为例)

　　首先创建tensorflow gpu版本的环境。在anaconda prompt中输入：

　　　　conda create -n tensorflow-gpu python=3.6

　　然后激活:

　　　　activate tensorflow-gpu

　　最后就是安装：

　　　　conda install tensorflow-gpu

等待结束就可以啦。

5.在pycharm中使用

　　file->setting 解释器一定要选anaconda\envs\tensorflow-gpu\python.exe要不在pycharm中会报错

6.测试一下吧

           import tensorflow as tf

           hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
           sess = tf.Session()
           print(sess.run(hello))

 如图所示，测试程序成功！！！！

tensorflow你就可以用啦。