tensorflow-gpu的安装

配置

首先讲一下我的电脑配置
windows7 64位
显卡 GTX 1660 6G
python3.7
CUDA10.0
CUDNN7.6
tensorflow-gpu1.13.1
pycharm2018（这个版本可以**到2100年，后面的版本貌似不行）

需求

整个过程需要下载CUDA tookit 10.0，CUDNN 7.6以及最后pip install tensorflow-gpu1.13.1

过程

因为之前用的是tensorflow-cpu，所以要先卸载掉cpu版本的tensorflow

pip uninstall tensorflow

之后要查看显卡支持的CUDA版本
1—打开NVIDIA控制面板

点帮助→系统信息→组件

这个10.2.95就是支持的CUDA最高版本，确定了支持的CUDA版本，那么就可以去官网下载CUDA了
链接：CUDA Tookit

在这里点击寻找旧版

在这一步踩了第一个雷，我直接下载了CUDA10.2，因为tensorflow目前不支持CUDA10.2版本，所以最后卸载掉又装了CUDA10.0

下载时不要直接点这个Dowload 右键点击它→复制链接地址，之后粘贴到迅雷里面下载会快一点。

下载以后打开安装包直接下一步下一步下一步就可以，安装位置就选默认的位置，放在C盘。

之后检验CUDA是否安装成功：打开cmd输入:

nvcc -V

回车就可以查看CUDA版本
这个样子就是安装成功了

之后安装CUDNN，找CUDNN的时候直接去官网找就行，CUDNN要对应上CUDA的版本，不需要对应上tensorflow的版本（根据CUDA版本选择CUDNN和tensorflow）
链接：CUDNN Archive

打开以后找到适合自己CUDA版本的CUDNN ，直接点下载的话会要求注册登录，比较麻烦，老规矩，右键复制下载链接到迅雷里面下载就好。

下载好了解压之后是这样

然后把bin、include、lib这三个文件夹复制粘贴到下面路径覆盖

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

CUDNN安装成功

之后就是去安装tensorflow-gpu了，查找了对照表之后选择了tensorflow1.13.1版本
链接：tensorflow版本参考

之后就是安装tensorflow-gpu了

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

至此，安装成功。
检验是否成功：

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

没有报错即为成功

以上是我自己安装tensorflow的过程及理解，如有问题请指出。