Win10_64位+安裝CUDA10.0+CUDNN7.4.2+Anaconda3.5.2+Tensorflow-gpu1.13.1+PyTorch-gpu1.1

• 環境準備

安裝包如下，下載地址：https://pan.baidu.com/s/14Oisbo9cZpP7INQ6T-3vwA 提取碼：z4pl 

CUDA：cuda_10.0.130_411.31_win10.exe

CUDNN：cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.2.24.zip

Anaconda：Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe

Tensorflow：tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

Pytorch：torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

                torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

• 安裝CUDA

點擊cuda_10.0.130_411.31_win10.exe，安裝，過程如下圖（務必：新版本高於當前版本）：

安裝完成後添加環境變量，如下圖：

全部完成後打開cmd，輸入nvcc -V，如果出現CUDA版本信息，證明已經配置好

• 安裝CUDNN

解壓cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.2.24.zip，所有文件複製粘貼到CUDA安裝位置，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0下，並修改文件名爲cudnn。

• 安裝Anaconda

點擊Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe安裝，並勾選添加至環境變量，安裝完成後，檢查環境變量，如下：

如果存在，打開cmd，輸入conda -V測試一下，如果能正常顯示版本號，說明已配置好

• 安裝tensorflow

pip install tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

驗證tensorflow：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant("hello, world!")
sess = tf.Session()
sess.run(hello)

    更新numpy

pip install -U numpy

    更新h5py，解決h5py和numpy版本衝突

pip install h5py==2.8.0rc1

• 安裝pytorch

安裝Torch，如下：

pip install torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

安裝Torchvision，如下：

​​​​​​​pip install torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

驗證pytorch：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

• 完成