Windows系統下安裝TensorFlow2.0（GPU版），超級詳細版

Windows系統下安裝TensorFlow2.0（GPU版），超級詳細版

介紹：很多朋友都是由cpu版本轉過來的，心裏會有疑問，那就是我之前安裝的tensorflow-cpu的版本會不會對這有什麼影響，答案是沒有影響，大家只要按照下面的步驟安裝就不會有問題。

安裝環境：

1. windows：win10
2. python：3.6.5
3. tensorflow-gpu-2.0.0-beta0
4. CUDA：10.0.0
5. CUDNN：cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38
   （CUDA用於GPU並行計算，CUDNN是CUDA的一個包，這是安裝gpu版本需要的兩個軟件）

一：安裝python3.6.5

參考我上一個博客第一條：https://blog.csdn.net/qq_43599883/article/details/105148575

二：安裝CUDA

官網：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

1，在官網完成註冊並下載：

2，開始安裝：

1. 點開解壓後，選擇自定義安裝

2. 取勾GeForce Experience
   

3. 如果電腦上本身就有Visual Studio Integration，要將這個取消勾選，避免衝突了
   

4. 點開Driver comonents，Display Driver這一行，前面顯示的是CUDA本身包含的驅動版本是411.31，如果你電腦目前安裝的驅動版本號新於CUDA本身自帶的驅動版本號，那一定要把這個勾去掉。否則會安裝失敗(相同或者小於的話，就不用去取勾了)
   

5. 最後安裝完成是這樣的：
   

三，安裝cudnn

官網地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
選擇Join now 然後按照提示註冊登錄後即可下載

1. 下載完後第一步先解壓文件：

2. 然後將整個文件cuda複製到CUDA中，我的路徑爲：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
   

3. 配置環境變量，前面CUDA的環境變量已經自動配置了，這裏只需要把CUPTA和cudnn路徑配置好即可：
   我的電腦——>屬性——>高級系統設置——>環境變量
   
   在系統變量中找到PATH：
   
   點開，新建兩個環境變量：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64
   C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cuda\bin
   （這是我的路勁，配置的時候要參考自己的CUPTA和cudnn**路徑，當然如果你一直是默認的話那麼路徑和我就是一樣的）
   

4. 到這裏準備工作就全部完成了

四，測試CUDA是否安裝成果

在cmd中輸入：

nvcc -V

如果輸出相應的版本就是成功了：

五，到這裏就可以安裝tenorflow2.0（GPU版）了

1. 在安裝前還有一點要確定的就是，你的顯卡是不是NVIDIA的，你可以在CODN官網查看顯卡型號對應的計算能力，我是GTX960m（計算力5.0）
2. 安裝比較無腦：pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0（後面加上可以加上國內鏡像的地址：-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple會快很多）

pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（安裝過程中可能會中斷報錯，這是用pip安裝時很正常的，往往是因爲網速的問題，遇到錯誤不要怕，重複這個步驟直到安裝成果爲止）
3. 再者你還有可能會遇到這個問題：tensorboard 1.14.0 has requirement setuptools>=41.0.0, but you’ll have setuptools 39.1.0
這是由於你的顯卡驅動和CODA版本不一致造成的
解決方法：等前面tf安裝完後將setuptools安裝就行了：

pip uninstall setuptools
pip install --ignore-installed setuptools==41.0.0

4. 最後一步就是測試tf是否安裝完成了
   打開cmd——> python——import tensorflow as tf
   tf.test.is_gpu_available()
   顯示True，說明gpu版本已經安裝成功
   如下圖所示：
   

到這裏恭喜你安裝成功，祝你學習愉快，如果對你有用可以點各贊，謝謝！！！