首先安裝anaconda

Anaconda下載地址：https://www.anaconda.com/download/

注意在安裝時勾上第一項：

安裝CUDA10.0：

CUDA下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

安裝CUDA前會先運(yùn)行一個系統(tǒng)檢查，如果沒有軟硬件不兼容的情況就能繼續(xù)進(jìn)行下一步。若有不兼容情況，系統(tǒng)檢查則會報錯。如果報錯了，就最先考慮下是不是自己的顯卡不被該版本支持。

選擇自定義安裝，安裝選項我全選了

下一步會讓選擇安裝路徑，個人建議如果C盤能接受一個多G，就直接安裝在默認(rèn)路徑，防止出問題

安裝完成之后，下一步需要配置環(huán)境變量：

計算機(jī)上點(diǎn)右鍵，打開屬性->高級系統(tǒng)設(shè)置->環(huán)境變量，可以看到系統(tǒng)中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10_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\v10.0(這是默認(rèn)安裝位置的路徑，如果自己自定義路徑設(shè)置安裝成功的話就用自己的路徑)
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

下一步在系統(tǒng)變量PATH里添加路徑。找到系統(tǒng)變量的PATH雙擊并添加下列幾個路徑：

%CUDA_LIB_PATH%

%CUDA_BIN_PATH%

%CUDA_SDK_LIB_PATH%

%CUDA_SDK_BIN_PATH%

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64 ? 這些均為默認(rèn)路徑，有需要的話自行修改

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin?

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\common\lib\x64

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\bin\win64

添加完之后：

添加完之后CUDA就算安裝完成了。我們可以檢驗是否安裝成功。

打開CMD，cd到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite ?? （這是默認(rèn)路徑）

分別執(zhí)行命令：bandwidthTest.exe

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?deviceQuery.exe

看到pass說明成功啦

安裝cudnn7.4

CuDNN下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

（下載CuDNN需要注冊賬號，注冊過程比較簡單）

下載好之后，解壓，分別將.h .lib 和.dll 文件分別拷貝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0的include, lib/x64, bin 文件夾下。其實(shí)也就是對應(yīng)的文件夾。

到這里就安裝好了CUDA10.0及其對應(yīng)的cudnn。

安裝TensorFlow-GPU

打開命令行窗口，首先創(chuàng)建運(yùn)行環(huán)境，輸入指令：

conda create -n tensorflow-gpu python=3.6

上述指令新建一個名字叫“tensorflow-gpu”，python版本為3.6的運(yùn)行環(huán)境

激活并進(jìn)入環(huán)境，使后續(xù)指令在激活的環(huán)境中生效，輸入指令：

conda activate tensorflow-gpu

升級pip到最新版，防止稍后的安裝時，出現(xiàn)錯誤，輸入命令：

python -m pip install --upgrade pip

安裝TensorFlow，由上表可知，安裝的TensorFlow的版本為1.13.1，輸入命令：

pip install tensorflow-gpu==1.13.1

建議換成國內(nèi)的源，這樣速度會快很多：

pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

驗證：

在命令行中，進(jìn)入python，并輸入以下代碼：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
輸出：
b’ Hello, TensorFlow

?

若能正確輸出則說明成功安裝，但是我在輸入import tensorflow as tf 后出現(xiàn)一連串警告：

FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'......

查找原因之后發(fā)現(xiàn)是numpy版本太高，所以需要將numpy版本將到1.16.0：

pip install numpy==1.16.0

到這里就已經(jīng)安裝完成了?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的win10下TensorFlow-GPU安装（GTX1660+CUDA10+CUDNN7.4）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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