python3.6.5+cuda9+cudnn7.1+win10+tensorflow-gpu1.9.0下载配置

 一、首先明确cuda和cudnn对应版本

tensorflow版本与cuda cuDNN版本对应使用

tensorflow-gpu v1.9.0 | cuda9.0 |  cuDNN7.1.4可行  | 备注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2不明确

tensorflow-gpu v1.8.0 | cuda9.0 |  cuDNN  不明确 | 备注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4

tensorflow-gpu v1.7.0 | cuda9.0 |  cuDNN  不明确 | 备注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4

tensorflow-gpu v1.6.0 | cuda9.0 |  cuDNN  不明确 | 备注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4

tensorflow-gpu v1.5.0 | cuda9.0 |  cuDNN  不明确 | 备注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4

tensorflow-gpu v1.4.0 | cuda8.0 |  cuDNN 6.0 | 备注：6.0正常使用, 7.0.5不能用，5.1未知 

tensorflow-gpu v1.3.0 | cuda8.0 |  cuDNN 6.0 | 备注：6.0正常使用, 7.0.5不能用，5.1未知 

tensorflow-gpu v1.2.0 | cuda8.0 |  cuDNN 5.1 | 备注：5.1正常使用, 6.0/ 7.0.5 未知

tensorflow-gpu v1.1.0 | cuda8.0 |  cuDNN 5.1 | 备注：5.1正常使用, 6.0/ 7.0.5 未知
参考自https://blog.csdn.net/lifuxian1994/article/details/81103530

博主选用第一条。tensorflow-gpu v1.9.0 | cuda9.0 |  cuDNN7.1.4

二、下载cuda

首先下载cuda 网址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

三、安装cuda

第一步点击cuda_9.0.176_win10安装。可以选择自己需要的安装路径。

 

image

cuda 1

安装成功后设置环境变量 

计算机上点右键，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_V8_0两个环境变量，接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量：
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0(这是默认安装位置的路径，经自定义路径后，我的路径为D:\NVIDIA\CUDA Samples)
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

然后：

在系统变量 PATH 的末尾添加：
%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;
再添加如下4条（默认安装路径）：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64；
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin；
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\lib\x64；
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64；
如果你选用了自定义路径，上述这些默认路径都应该相应替换为你的自定义路径，如下为我的环境变量和PATH的配置情况：
环境变量：

环境变量

PATH：
 PATH

配置完成后，我们可以验证是否配置成功

验证方法1：打开命令行，也就是cmd然后输入“nvcc -V”，如果安装正确的话你应该看到这样的输出：

验证方法2：主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe：
首先win+R启动cmd，cd到安装目录下的 ...\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,应该得到下图:

 

 

四、下载cudnn

下载cudnn 网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 

然后解压将三个文件分别复制到cuda下对应文件中

五、安装tensorflow-gpu

然后安装TensorFlow的GPU版本

打开cmd命令行输入pip install --index-url https://pypi.douban.com/simple tensorflow-gpu==1.9.0

证明tensorflow-gpu 1.9.0 安装成功

打开pycharm测试：

参考自：https://www.jianshu.com/p/c228bd790775

https://blog.csdn.net/cy19980216/article/details/83097953

https://blog.csdn.net/zw__chen/article/details/79374467

 

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