其實windows上安裝tensorflow-gpu版相當(dāng)簡單，并不如網(wǎng)上所說的那么麻煩，只要各個工具的版本正確即可（這里推薦多查閱官方文檔）
環(huán)境準(zhǔn)備
按照tensorflow官網(wǎng)所述，CUDA版本需為9.0，下圖展示了Nvidia官網(wǎng)所示的與CUDA 版本兼容的驅(qū)動版本，因此這里需要將驅(qū)動更新到385以上：
CUDA Toolkit and Compatible Driver Version
安裝CUDA 9.0
tensorflow-gpu 1.8 兼容的CUDA版本為9.0，推薦安裝CUDA 9.0本地版，如果你未安裝vs，則在安裝的過程中需取消以下選項
- [ ] Visual Studio Integration
若你需要vs進(jìn)行cuda開發(fā)，則務(wù)必預(yù)先安裝vs，然后在安裝選項中勾選上述選項。
安裝cudnn 7.1
cudnn 7.0 存在bug，這里需使用7.1版本，下載可能需要進(jìn)行登錄，登錄后下載 cuDNN v7.1.4 (May 16, 2018), for CUDA 9.0。下載完成后將文件解壓到CUDA的安裝目錄下
驗證安裝
以上兩步完成后，在命令行中鍵入以下命令查看cuda是否安裝成功,若顯示版本號則安裝成功
nvcc -V
安裝tensorflow-gpu
安裝python
python推薦使用Anaconda進(jìn)行安裝，python安裝步驟如下：
下載Anaconda
-
創(chuàng)建python3.5運行環(huán)境
conda create -n tensorflow pip python=3.5
安裝tensorflow-gpu
-
激活python3.5環(huán)境
activate tensorflow -
輸入以下指令安裝tensorflow-gpu
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
驗證安裝
安裝完成后在命令行運行以下指令，以驗證安裝
-
進(jìn)入python命令行
python -
執(zhí)行python程序進(jìn)行驗證
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
若執(zhí)行過程未報錯，那么恭喜你，你已成功安裝好了tensorflow-gpu 1.8。若發(fā)生錯誤請參考官方的常見錯誤說明。
