【转】Win10 64 位Tensorflow-gpu安装（VS2017+CUDA9.2+cuDNN7.1.4+python3.6.5）

本文主要是介绍【转】Win10 64 位Tensorflow-gpu安装（VS2017+CUDA9.2+cuDNN7.1.4+python3.6.5），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

原文链接：https://blog.csdn.net/wwtor/article/details/80603296

Tensorflow 入门系列的第一篇，Tensorflow-gpu的下载与安装。CSDN上能搜到很多学习资料，对初学者非常有帮助。刚安装了目前最新版本的Tensorflow，当然也碰到不少坑，这篇文章详细记录了安装过程，以供参考。

一本机配置

Win10 64bit (版本1803)

AMD Ryzen 5 2400G with Radeon Vega Graphics

NVIDIA GeForce GTX 1060

二文件下载

VS2017 官网社区版

CUDA9.2 官网下载地址

cuDNN7.1 官网下载地址（需要注册）

Anacoda5.2 官网下载地址

Python3.6.5 官网下载地址

三安装过程

VS2017

选择自己想要安装的工作负载，也可以随便选，有需要的时候再修改安装。

详细安装步骤不再赘述，一路默认。

CUDA9.2

选择相对应的版本下载，在线安装版1.5GB，离线安装版14.5MB，先安装基础包，再安装升级补丁。

使用管理员权限安装，一路默认。

安装完成之后打开命令行，输入：nvcc -V查看版本，如果出现以下类似信息表示安装成功。

安装成功后，我的电脑上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_2两个环境变量。

我们还需要添加如下几个变量：

在用户变量Path下添加：C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.2

在系统变量中添加如下几个变量：

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIACorporation\CUDA Samples\v9.2

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
设置完成之后，我们可以打开命令行来查看。
cuDNN
选择对应的版本下载，解压cudnn-9.2-windows10-x64-v7.1.zip，将文件夹里的内容拷贝到CUDA的安装目录并覆盖相应的文件夹，CUDA默认安装目录：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2
Anaconda
选择相应的版本下载，这个下载过程有点慢，也可以选择从清华镜像下载，点击Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe安装，注意安装过程中选择“加入到系统PATH环境变量”。
Python
搭建TensorFlow环境，官网下载Python3.6.5安装，安装的时候注意把“Add Python 3.6 to PATH”选项勾选上，这样直接把用户变量添加上了，后续不用再设置环境变量。

此外，Anaconda集成了许多第三方库，也可以从Anaconda自带的Python3.6安装。

管理员模式打开命令行，输入：

conda create –n tensorflow python=3.6 下载python并安装。

安装完成后，输入：conda list 可以查询现在安装了哪些库，如果还有什么包没有安装上，可以运行：conda install ***来进行安装（***为需要安装的包名称）。如果某个包版本不是最新的，运行：conda update ***就可以更新了。

激活TensorFlow，输入命令：activate tensorflow，查看是否成功可以输入：conda info –envs。
TensorFlow
```
 
```
管理员模式打开命令行，输入命令：pip install tensorflow-gpu，如果选择安装cpu版本，命令：pipinstall tensorflow。注意，一定不要tensorflow-gpu和tensorflow(cpu版)一起装，因为这样装有个先后顺序问题，先安装tensorflow-gpu再安装tensorflow，gpu版本直接不能用了，你用withtf.device("/gpu":0)，还是不好使，系统只会用cpu版本计算。而且这时候卸掉tensorflow还是不行，会报缺少文件的错误，必须把tensorflow-gpu版的也卸掉，然后重新安装tensorflow-gpu才行。卸载tensorflow，cmd命令行输入：pip uninstall tensorflow，卸载tensorflow-gpu，输入：pip uninstall tensorflow-gpu。

目前tensorflow还不能支持cuda9.2，所以只能通过源码编译或者别人编译好的安装包安装。大神编译的各种版本的tensorflow安装包地址：

https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel

下载完成后将tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

复制到C:\Windows\System32文件夹下，然后执行命令：pip install tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
测试TensorFlow
https://blog.csdn.net/ygjustgo/article/details/78883981
https://blog.csdn.net/huangx06/article/details/78835360
安装完成后命令行输入：python，进入python编辑环境，然后输入命令：

import tensorflow as tf

安装成功！

参考资料