windows平台上安装tensorflow GPU版

本机环境

windows 10 + 英伟达MX250显卡 + anaconda3 +python3.6 +CUDA9.0+cuDNN7.1+tensorflow1.8

一、安装Ananconda3（64bit）

步骤略

二、安装CUDA和CUDNN

概念:CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。） 下载和安装： （1）查看自己的N卡所支持的CUDA版本（可以向下兼容） 打开NVIDIA控制面板->在帮助里打开系统信息–>组件 （2）这里我下载的是CUDA9.0版本，下载链接：CUDA9.0下载地址 下载CUDA以及补丁文件后依次安装。

CUDAS CUDA9.0我自定义安装到了D盘，后边要添加环境变量，也可保持默认位置安装。 (3)下载CUDNN，解压。（注意对应的版本号） 我们选择图示的各软件版本号即可，因此我们下载了cuDNN7.1. 然后把这三个文件夹里的文件复制到CUDA9.0对应文件夹里面。 （4）添加环境变量（主要是这几个） （5）命令行中查看版本 说明安装CUDA成功。

三.安装tensorflow

接下来开始用ANACONDA安装TENSORFLOW （1）打开Anaconda Prompt，创建tensorflow环境

conda create -n tensorflow pip python=3.6

（2）激活tensorflow

activate tensorflow

激活后前边的base变为tensorflow

（3）安装tensorflow1.8版本 国外镜像站安装（速度慢）：

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu==1.8.0

清华镜像站安装（推荐）：

pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ tensorflow-gpu==1.8.0

（4）测试 编写如下脚本gputest,py：

import tensorflow as tf # Creates a graph. a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b') c = tf.matmul(a, b) # Creates a session with log_device_placement set to True. sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) # Runs the op. print(sess.run(c))

在anaconda中运行脚本：

python gputest.py

测试结果说明tensorflow安装成功并且使用GPU做运算。