Window安装TensorFlow- GPU环境

【简述】

　　关于Window安装TensorFlow- GPU环境的文章我想网站已经有非常多了，但是为什么还要写这篇文章呢，就是被网上的文章给坑了。由于pip install tensorflow-gpu的时候会默认安装tensorflow的最新版本（目前为1.8）。但是网上的教程估计都是小与1.7的版本，因此所有文章都写着必须安装DUDA8.0，导致小编安装TensorFlow- GPU入了很多坑，最后还是通过看错误信息，才顺利安装上的，因此分享这篇文章，避免小伙伴们入CUDA8.0的坑。

【所需环境】

• Anaconda3(64bit)
• CUDA-9.0
• CuDNN-7.0
• Python-3.5
• TensorFlow-gpu1.7版本以上

【Python安装】

　　1、下载Python3.5；

　　2、安装Python3.5（直接安装即可，路径可以改成自己设定的路径）。

　　3、安装完成后进入cmd命令行输入python，查看是否安装成功。

【安装Anaconda3(64bit)】

　　1、下载Anaconda3(64bit)；

　　2、安装软件（直接安装即可，不做详细解释）。

【安装CUDA和CuDNN】

　　1、下载CUDA和CuDNN；

　　2、下载CUDNN时需要注册并填写相关资料；

　　3、安装CUDA前，先升级显卡驱动，要不然后面运行程序是报错（注意！！！）；

　　4、安装CUDA，选择自定义安装，并只选择CUDA其他组件不安装；

　　5、安装好CUDA后，解压cuDNN，压缩包里面有三个文件夹，把这三个文件夹复制到你cuda的安装目录下，我的地址是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

6、安装好后，在系统环境PATH中添加cuda安装路径:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

【安装Tensorflow-GPU】

　　1、进入cmd，输入pip install tensorflow-gpu==1.8.0；

　　2、如果提示需要升级pip，则按照提示命令自行升级；

【测试】

　　最后，我们进入jupyter notebook(Anaconda自带的Python IDE，自我感觉挺好用的)输入一段官方文档录入的代码测试一下：

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

　　如果不报错，并输出成功，则证明安装成功。

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