Tensorflow--gpu版安装

配置基于cpu加速的tensorflow环境

--cuda 8，cudnn6，tensorflow-gpu-1.3

1.准备安装包（见文件夹）

vc_redist.x64.exe

cuda_8.0.44_win10.exe

cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip

tensorflow_gpu-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

curses-2.2-cp35-none-win_amd64.whl

2.安装（nvidia库部分）

0）请更新nvidia显卡驱动至最新版

1）安装vc_redist.x64.exe

2）安装CUDA cuda_8.0.44_win10.exe

选择自定义安装，只选cuda相关即可

装完后在cmd里查看版本号：nvcc -V

查cuda版本

3.安装cuDNN库cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip

1）直接解压，然后把解压文件放置到CUDA的相关文件夹里：如图拷贝同名文件夹下的所有文件（从cudnn至cuda）

image1 ==============》》 image2

2）并将这些路径添加至path 环境变量
a.打开电脑--->在电脑桌面上--->右击--->我的电脑--->选择属性

image.png

b.在我的电脑属性中--->左侧--->高级系统设置

--->系统属性对话框

image.png

c.点击环境变量--->在系统变量中找到--->path--->编辑

image.png

4.安装（python环境部分）

注意：请把curses-2.2-cp35-none-win_amd64.whl和 tensorflow_gpu-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 放在anaconda命令行的指定目录下 如

image.png

放在 c user xx 下即可

执行命令

conda create -n tflearn-gpu python=3.5

activate tflearn-gpu

conda install numpy pandas jupyter notebook matplotlib

conda install scipy h5py

pip install tensorflow_gpu-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

pip install TFLearn

pip install curses-2.2-cp35-none-win_amd64.whl

image.png

5.测试

打开notebook

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

image.png

见到b'Hello TensorFlow' 测试成功。

祝你好运！
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密码：3n07