第一步：安裝Anaconda, 官網下載， 安裝結果如下圖。

下載地址如下：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

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用于anaconda的官下載網速太慢，所以，我們換回國內源。下面兩個方式任選一個。

操作方式是在Anaconda prompt命令行輸入

清華源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/conda config --set show_channel_urls yes

中科大源：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/conda config --set show_channel_urls yes

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第二步：使用anaconda建立一個虛擬的python環境

注意需要根據tensorflow的要求選擇python的版本，這里我們裝的是1.12.0版本的tensorflow，所以我選擇python3.6(python3.6支持的tensorflow版本比較多，推薦選python3.6)

?下圖是我建立的python環境,名字是deeplearning。

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第三步：安裝cuda(注意，只有navidia顯卡才能用cuda)

安裝cuda時，記得取消visual studio integration

不用裝vs2015, vs2017（文件太大了，沒必要安裝）。vs只是用來編譯sample樣例，用來檢驗有沒有成功

cuda的各版本的下載地址如下：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

我要安裝的是tensorflow-gpu1.12.0，對比上上張圖，所以我選擇了cuda9.0版本

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注意：安裝cuda之前，最好把自己電腦的nvdia顯卡驅動卸載掉，因為cuda會自帶顯卡驅動。

安裝如下:

下一步，完成安裝

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第四步 安裝cudnn?

cudnn各版本的下載地址是：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

我的tensorflow是1.12.0, cuda是9.0， 所以根據前面的圖片，我下載的是7.0版本的cudnn

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解壓cudnn包，進入文件夾，找到里面的三個文件夾，這三個文件夾對應著cuda目錄中的同名文件夾。

對應我的cuda文件夾路徑在是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0，如果沒改cuda的安裝路徑，你們的應該也是這位置。只是v9.0數字變化。

操作：將這三個文件夾里面文件（不是文件夾）放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0的同名對應文件夾下。注意lib里面還一個x64文件夾，將x64的壓縮包cudnn復制到相應的文件夾中，不用解壓

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第五步：配置環境變量

安裝完cuda9.0后，系統會自動增加兩個系統變量，CUDA-PATH和CUDA-PATH_V9.0(根據cuda版本顯示)如下圖。

我們需要在系統變量path新建，輸入下面的命令(根據自己的路徑來設置)

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0； C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64；

下圖是別人的圖，正確配置顯示的v9.0， 不是v10顯示

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第六步：在Anaconda 第prompt里面安裝tensorflow-gpu1.12.0

1，用conda active命令切換到開始創建的python環境,我的環境名是deeplearning ,你們要根據自己的環境名字寫。

2.安裝tensorflow

命令如下

conda install tensorflow-gpu==1.12.0

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第七步，測試（測試方法多，下面我用的是anaconda的命令行測試，也可以用pycharm測試，notebook,也可以命令行測試）

測試代碼：

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

?如果出現跟下圖類似的界面，那就成功安裝了tensorflow-gpu版。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的windows10 + Anaconda搭建tensorflow-gpu环境的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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