本机设备 windows10 gtx1060

安装软件及下载地址

python-3.5.3-amd64  链接：  提取码：a7dp

cuda_9.0.176_win10  链接：提取码：f9ch

cudnn-9.0-windows10-x64-v7.3.1.20 链接：提取码：8j7g

首先安装python，直接运行安装包，安装完成后输入

python -V

　　

安装cuda_9.0.176_win10

因为gtx1060比cuda9.0要新，所以会提示下图内容，不过没有任何影响

接受许可协议后，选择自定义安装

 

我的电脑本身已经带有physX和显卡驱动程序了，所以取消勾选

值得注意的是Visual Studio Integration不需要勾选，这个应该是使用c或c++直接操作cuda需要用到的，如果只在python里面使用tensorflow的gpu版本可以不勾选。

等待安装完成后，进入环境变量设置（可以直接用小娜搜索，按windows键输入“环境”，基本上就可以找到）

 

安装完后成会出现以上两条CUDA路径

需要再次基础上加上

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0 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

　　

安装cudnn

解压cudnn到合适的位置后

在环境变量里PATH中添加对应目录下的bin目录即可

保存环境变量后，开启cmd命令行

输入set CUDA进行验证，环境变量是否设置正确

输入nvcc -V 验证cuda是否安装正确

 

 

安装tensorflow-gpu版本

在cmd中升级pip

python -m pip install --upgrade pip

安装tensorflow-gpu

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

验证方案

运行cmd指令，输入

pythonimport tensorflow as tftf.__version__ # 显示tensorflow版本 ，如图为1.11.0sess = tf.Session()  # 显示显卡型号