已安装好anaconda3，python3.7，cuda10.1

1、下载cuda

1.1 先查看自己的显卡支持的cuda版本

在桌面右键选择nvidia控制面板，然后在系统信息组件中就能查看。

我的是cuda10.1

查看tensorflow的gpu_tensorflow

1.2 到官网下载cuda：

下载安装完要添加环境变量

1.3 cuda添加环境变量，我安装的时候已自动添加了，没有的话手动添加一下：

查看tensorflow的gpu_CUDA_02

还需把以下路径添加到Path环境变量：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp

1.4 验证是否配置成功

打开cmd，输入：

nvcc -V

注意V大写，如果像下面这样，即成功了。

查看tensorflow的gpu_python_03

2、下载安装cudnn

2.1 查看cudnn 计算能力

cudnn是深度神经网络的GPU加速库。下载cudnn前要查看一下显卡的计算能力，低于3.0的用不了cudnn。查看cuda计算能力

2.2 下载cudnn

在官网找到对应的cuda版本的cudnn，cudnn需要在官网注册登录才能下载。下载cudnn

我注册了好几遍都不行，就找到百度云下载了。我的版本是7.6.2，分享一下百度云盘链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1uCwAc6NrnBGviYlHx0HJ1Q
提取码：dtid

解压后把cudnn中bin，include，lib文件夹下的文件对应的复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1中相对应文件夹即可。

查看tensorflow的gpu_查看tensorflow的gpu_04

3、安装tensorflow-gpu

我安装时有很多错误，最后失败了说tensorflow-gpu只支持python3.5-3.6，不支持python3.7，所以我就把python的版本降到了3.6，降版本的时候又一堆错误，而且安装相关的包的时候速度很慢，这时需要更新一下anaconda的版本。anaconda版本更新完再下python3.6就很顺利了。

python3.7版本降到3.6步骤如下：
打开anaconda prompt ,然后输入conda install python=3.6，然后等待提示（y/n），输入y，等待十几分钟，就会提示done，这样的话，就表示python3.7已经退回到python3.6了。

这时相关的环境都已经配置完毕了。

3.1 安装tensorflow-gpu

打开anaconda prompt ,然后输入：

conda install tensorflow-gpu=1.14

一开始我没有指定版本号就自动给我下了2.1版本的，结果我只能自己重新再退回1.14版本。

3.2安装完成后测试一下

输入python，然后输入import tensorflow as tf

这时遇到了一些错误，根据提示，打开D:\Anaconda3-20.1\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\下的dtypes.py文件，修改出现错误的代码，如：

将_np_quint8 = np.dtype([(“quint8”, np.uint8, 1 )])改成

_np_quint8 = np.dtype([(“quint8”, np.uint8, (1,))])

有多少行错误的就修改多少行。

查看tensorflow的gpu_tensorflow_05

重新import一下tensorflow错误就没有了。

然后输入

tf.Session()

可以看到gpu的相关信息就表示tensorflow-gpu已经安装成功了。

查看tensorflow的gpu_tensorflow_06

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