死活配不出環境系列：tensorflowgpu版

一 環境準備

首先你要看看你的GPU是否能夠使用tensorflow的gpu版本，點擊此電腦，點擊屬性，設備管理器，顯示適配器就能看到你的gpu型號了，可以進入https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查看對應版本，博主這里是GT 730

Anaconda3-4.2.0 對應python3.5 博主之前用的是比較新的3.7，tensorflow的gpu版本還沒更新到兼容3.7，所以就下了個3.5

提取碼hmr9

CUDA9下完基本安裝程序后還要下補丁一和補丁二，有些不用下也成功了，但是因為博主之前趟坑太絕望了，就下了。

這里要說一下關于VS的問題，如果你的電腦之前裝過VS任何版本，建議全部卸載后，在CUDA安裝時選擇精簡模式一路next就可以了，補丁也是一樣

cuDNN7下載下來不用安裝，解壓之后將三個文件夾復制到CUDA目錄下就可以了，默認目錄為：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

之后進入tensorflow-gpu的安裝，詳細步驟參考https://blog.csdn.net/u012052268/article/details/74202439，注意在tensorflow后面加上-gpu==1.8.0，另外下載速度慢可以用清華鏡像源，在pycharm中的使用上面博主也說的很明白了，之前博主失敗的主要原因是vs的兼容問題，另外CUDA和cuDNN的版本對應一定要謹慎！應該是沒什么大問題。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的window10+Anaconda下tensorflow-gpu1.8+GUDA9+cuDNN7的完整安装流程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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