windows安装tensorflow-gpu开发环境

   

 

    新版的tensorflow已经支持windows了，不过python版本不能用2.x， 要用3.x，好像最新的tensorflow支持3.5和3.6这两个python版本，其他3.x的python版本没有测试过。当然电脑要有nvidia的显卡才行，我的电脑比较差，带的是gtx 950，跑起来例子比cpu还是快不少。下面是具体的安装步骤：

   

   1. 安装最新版的tensorflow-gpu

pip install tf-nightly-gpu

    注意：这个可能会比较慢，最好配置一下国内的pip源，我用的是清华大学的pip源，具体配置参考：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

   

   2. 安装cuda+cudnn

   这里特别要注意，cudnn和cuda的版本要对应起来，不能乱装。我这里装的cuda9.0+cudnn 7 for duda 9.0

   还有就是tensorflow目前这个版本：tf-nightly-gpu (1.6.0.dev20180126) 不支持cuda 9.1，我就是先装了9.1才发现它只支持cuda9.0，然后又卸载重装cuda 9.0。

   2.1 cuda安装

https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

   到这个页面选择相应系统的安装包，下载下来安装就ok了。

 

     安装就装qq一样，傻瓜的点击下一步就行了。

    

    2.2 cudnn 7 for cuda 9.0 安装

   这个比较坑，为什么说比较坑呢，因为cudnn必须要和cuda的版本对应起来才行，否则出现问题就很麻烦，我这里下的cuda是9.0，所以cudnn要选择：cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0

官方的下载地址（需要注册nvidia才能下载）：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

 

 

其实根本就不用安装，把下载好的zip文件解压，然后把里面的文件拷贝到cuda安装位置的目录下面就行了，具体有三个文件要拷贝到cuda的三个目录下。

 

 

 

   这些弄好以后，就完成了，可以打开cmd，输入python，进入python的shell中：