win10 gpu版本 tensorflow的安装

1.Win10 64位

一般都安装了

2.CUDA 10.0

2.1课程需要的所有软件

2.2我的电脑环境

2.3安装cuda

2.3.1选择默认的解压目录

2.3.2需要注意的点

1. 需要nvdia显卡

2. 确认选卡驱动

   

3. 确认是否安装visual studio

2.3.3安装过程

自定义安装：

我的电脑没有安装visual studio，所以不安装这个组件：

只有没安装过显卡驱动这里才需要勾选，所以我不勾选：

后面默认安装就可以了

检查如下文件夹可以确认是否安装成功

通过命令行输入

nvcc -V

可以看到版本号 进而确认是否安装成功

并且可以看到 安装程序自动为我们添加了环境变量：

2.3.4添加cuDNN

我们已经提供了这个文件：

解压完成后 将这个文件夹重命名为cudnn:

然后把它拷贝到这个目录下：

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

注意，接下来还需要再添加2条环境变量：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cudnn\bin

添加完成后，环境变量就是这个样子

确保这4个环境变量是在一起的

3.anniconda

选择安装路径：

添加环境变量

查看你下面的路劲是否存在python.exe

C:\conda\python.exe

打开cmd,输入

where python

输入python查看版本 exit()推出

如果提示如下，就说民安装成功

4.安装tensorFolw

cpu八百年本

pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

gpu 版本

pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

我安装的是gpu版本

测试是否安装成功：

5.pycharm

创建一个工程

选择conda环境：

输入如下代码测试：

import tensorflow as tf
import  os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

print("GPU" , tf.test.is_gpu_available())

输入如下成果

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