配置环境

安装tensorflow-gpu之前，我们需要准备好环境anaconda3+cuda9.0+cudnn9.0+tensorflow-gpu1.9.0.
其中cuna9.0和cudnn9.0和tensorflow-gpu1.9.0三者的版本需要相互对应。

下载安装CUDA

cuda9.0 官方下载地址.
1.我这里用的是windows系统，选择window

2.选择你的windows系统版本，我的是window10

3.选择第一个选项

4.选择第一个开始下载

5.下载完之后打开安装


6.选择自定义选项

7.选择CUDA

8.下一步

9.点击结束，安装完成

CUDA9.0的环境变量配置

此电脑上点右键，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_0两个环境变量
接下来需要将
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
两个路径复制到环境变量path中去(这里是默认的安装路径)

下载安装CUDNN9.0

cudnn9.0 官方下载地址.
当你进入官网下载时，需要你注册登录后才能下载，我们按照步骤注册登录就好了
1.点击Download cuDNN

2.点击login

3.点击CREATE AN ACCOUNT注册

4.注册完后登录，完成一个问卷后点击I agree和Archived cuDNN Releases 查看更多版本

5.选择cudnn9.0版本

6.选择对应window10的版本

10.下载后解压，分别将.h .lib 和.dll 文件分别拷贝到cuda的include, lib/x64, bin 文件夹下，也就是对应的文件夹。

11.配置完成后，我们可以验证是否配置成功，主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe
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.得到下图则安装完成

下载安装anaconda3

anaconda 各版本下载地址.
1.选择anaconda3-5.3.1-windows-86_64版本开始下载

2.下载后打开进行安装

3.选择第一个

4.自己选择安装路径

5.两个选项都选上，点击Install下载

6.打开Anaconda Navigator

7.检查Anaconda是否成功安装：conda --version

8.检测目前安装了哪些环境：conda info --envs

9.检查目前有哪些版本的python可以安装：conda search --full-name python

10.用anaconda创建一个虚拟环境：conda create --name tensorflow python=3.6（中间根据提示输入y）

11.按照提示，激活环境：conda activate tensorflow-gpu

12.确保名叫tensorflow-gpu的环境已经被成功添加：conda info --envs

Tensorflow的安装

1.用豆瓣镜像去安装tensorflow-gpu1.9.0:
pip install --index-url http://www.51sjk.com/Upload/Articles/1/0/306/306319_20210728185046615.jpg tensorflow-gpu==1.9.0

测试

1.打开Anaconda Prompt,进入虚拟环境：conda activate tensorflow-gpu

2.输入python，回车

3.然后输入import tensorflow as tf

hello = tf.constant(‘hello tensorflow’)
sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

结果：b’Hello tensorfolw’,则安装成功。

遇到的问题

1.pip版本过低

根据提示，使用python -m pip install --upgrade pip升级失败

使用pip install --user --upgrade pip成功升级

确认pip是否升级成功：pip show pip

2.如果出现镜像下载超时的问题，换个镜像下载即可。