?一、首先明確cuda和cudnn對應版本

tensorflow版本與cuda cuDNN版本對應使用

tensorflow-gpu v1.9.0 | cuda9.0 | ?cuDNN7.1.4可行 ?| 備注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2不明確

tensorflow-gpu v1.8.0 | cuda9.0 | ?cuDNN ?不明確 | 備注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4

tensorflow-gpu v1.7.0 | cuda9.0 | ?cuDNN ?不明確 | 備注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4

tensorflow-gpu v1.6.0 | cuda9.0 | ?cuDNN ?不明確 | 備注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4

tensorflow-gpu v1.5.0 | cuda9.0 | ?cuDNN ?不明確 | 備注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4

tensorflow-gpu v1.4.0 | cuda8.0 | ?cuDNN 6.0 | 備注：6.0正常使用, 7.0.5不能用，5.1未知?

tensorflow-gpu v1.3.0 | cuda8.0 | ?cuDNN 6.0 | 備注：6.0正常使用, 7.0.5不能用，5.1未知?

tensorflow-gpu v1.2.0 | cuda8.0 | ?cuDNN 5.1 | 備注：5.1正常使用, 6.0/ 7.0.5 未知

tensorflow-gpu v1.1.0 | cuda8.0 | ?cuDNN 5.1 | 備注：5.1正常使用, 6.0/ 7.0.5 未知
參考自https://blog.csdn.net/lifuxian1994/article/details/81103530

博主選用第一條。tensorflow-gpu v1.9.0 | cuda9.0 | ?cuDNN7.1.4

二、下載cuda

首先下載cuda 網(wǎng)址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

三、安裝cuda

第一步點擊cuda_9.0.176_win10安裝。可以選擇自己需要的安裝路徑。

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安裝成功后設置環(huán)境變量?

計算機上點右鍵，打開屬性->高級系統(tǒng)設置->環(huán)境變量，可以看到系統(tǒng)中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0兩個環(huán)境變量，接下來，還要在系統(tǒng)中添加以下幾個環(huán)境變量：
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0(這是默認安裝位置的路徑，經(jīng)自定義路徑后，我的路徑為D:\NVIDIA\CUDA Samples)
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

然后：

在系統(tǒng)變量 PATH 的末尾添加：
%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;
再添加如下4條（默認安裝路徑）：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64；
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin；
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\lib\x64；
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64；
如果你選用了自定義路徑，上述這些默認路徑都應該相應替換為你的自定義路徑，如下為我的環(huán)境變量和PATH的配置情況：
環(huán)境變量：

PATH：
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配置完成后，我們可以驗證是否配置成功

驗證方法1：打開命令行，也就是cmd然后輸入“nvcc -V”，如果安裝正確的話你應該看到這樣的輸出：

驗證方法2：主要使用CUDA內(nèi)置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe：
首先win+R啟動cmd，cd到安裝目錄下的 ...\extras\demo_suite,然后分別執(zhí)行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,應該得到下圖:

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四、下載cudnn

下載cudnn 網(wǎng)址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive?

然后解壓將三個文件分別復制到cuda下對應文件中

五、安裝tensorflow-gpu

然后安裝TensorFlow的GPU版本

打開cmd命令行輸入pip install --index-url https://pypi.douban.com/simple tensorflow-gpu==1.9.0

證明tensorflow-gpu 1.9.0 安裝成功

打開pycharm測試：

參考自：https://www.jianshu.com/p/c228bd790775

https://blog.csdn.net/cy19980216/article/details/83097953

https://blog.csdn.net/zw__chen/article/details/79374467

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創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python3.6.5+cuda9+cudnn7.1+win10+tensorflow-gpu1.9.0下载配置的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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