【更新時間2020.5.7】Win10 +VS2017+ python3.75 + CUDA10.2 + cuDNNv7.65 + tensorflow-gpu 1.15 最新版
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CUDA安裝
根據官網描述在下載CUDA之前請確保：
GPU型號兼容
支持的Windows版本
支持的Microsoft Visual Studio版本
cuda下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
CUDA安裝路徑:“C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10”
或者安裝在D:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10 後面下載的cudnn要放在CUDA安裝路徑中。
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cuDNN下載
cuDNN只是cuda的一個補丁。需要註冊一個官網帳號， 下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.4.1.5/prod/10.0_20181108/cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.1.5.zip
https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.3.1/prod/10.0_2018927/cudnn-10.0-windows10-x64-v7.3.1.20
解壓縮下載的CuDnn文件，得到3個文件夾：bin, include, lib。
將這個三個文件夾複製到“C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10” （CUDA安裝路徑）
或者安裝在D:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10
之後確認環境變量：
確認CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10已經存在。如果沒有。
手動添加 “D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin”到Path裏面。
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如何驗證是否正確安裝了CUDA
在運行裏面輸入“cmd” 然後用命令“nvcc -V”進行測試 必須用大寫的V，否則出錯
即如下的代碼
nvcc -V
運行的結果如下
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pip安裝Tensorflow-gpu
注意：
目前tensorflow1.15已經支持cuda10.2，【需要其他版本的，請在大神編譯的各種版本的tensorflow安裝包地址：https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 根據說明找到資源路徑：[1.11-1.12 必須安裝cuda10]】
【儘量不要用清華源】
pip install tensorflow-gpu #這是安裝tensorflow-gpu 2.0
pip install tensorflow-gpu==1.15 #這是安裝tensorflow-gpu 1.15
【需要翻~~~牆，否則 installed tensorboard-1.15無法安裝，導致安裝失敗】
最後pip list查看：
運行測試
最後輸入python
輸入import tensorflow as tf 查看：
完工~~體驗gpu的運算速度吧
【更新時間2020.5.7】Win10 +VS2017+ python3.75 + CUDA10.2 + cuDNNv7.65 + tensorflow-gpu 1.15 最新版
還有問題的，可以加羣264191384 註明（tensorflow）
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