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win7安裝tensorflow-gpu-V1.10.0-VS2015-CUDA9.0-cudnn7.2

第一步:安裝vs2015以上的版本,這個百度一下有很多資源,並且官網也是免費下載的,就不贅述了,安裝的時候把C++的元件勾上就行。

第二步:安裝匹配TensorFlow版本的CUDA,比如目前TensorFlow-gpu 1.10.0需要CUDA9.0版本1.3G安裝CUDA時要選擇“自定義安裝”,然後,將CUDA一欄中的“Visual Studio integration”勾掉(不然會出錯,所以才會先有第一步!)。

網址如下:

https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 

第三步:下載匹配TensorFlow版本的cuDNN,比如目前TensorFlow-gpu 1.

10.0需要cuDNN v7.2(171M)版本,網址如下:

第四步:新增環境變數

左擊桌面的“計算機”圖示,依次選擇“高階系統設定”--“環境變數”,在“系統變數(S)”中找到Path選項,雙擊編輯“變數值(V)”:你需要以下的路徑是否在Path中,如果沒有,就新增對應的路徑(一般是最後兩個路徑沒有):

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v

9.0\lib

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include

第五步:將cuDNN壓縮包解壓後得到3個子資料夾(bin,lib,include),你需要把這3個子資料夾複製“NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0”資料夾下(系統會提示已經存在,是否合併,選擇確定就可以了),如果找不到資料夾的位置,自己在C盤搜尋CUDA就能找到了。

第六步:安裝Anaconda3,以管理員方式開啟Anaconda Prompt, 然後,輸入命令:

activate tensorflow

來啟用tensorflow環境,然後,輸入命令:

pip install tensorflow-gpu

實現安裝tensorflow-gpu。

如果有需要,接著輸入:

pip install keras

來安裝keras。

第七步:試探性的在python命令欄裡import tensorflow as tf,這次一般還不能成功引用,不過沒關係,把電腦重啟一次再試一次就可以了。

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