win10 + python3.6 + tensorflow-gpu1.4.0 + CUDA8.0 + cuDNN v6环境安装
之前换了新电脑，一直没来得及把TensorFlow装上，电脑是惠普 战66，有独显MX150，所以这次安装的是gpu版，网上找了好些个教程，最后在自己摸索中，把环境装好了，记录一下。
安装python3.6
这一步实在没什么好说的。
安装TensorFlow-gpu 1.4.0
这里我之前本来想安装最新的1.5.0rc1版本，但是这个版本需要CUDA 9.0，我不想重新下载CUDA了，所以选择了1.4.0版本。具体的报错信息如下：
ImportError: Could not find 'cudart64_90.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 9.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
这一步记得选择正确的版本，因为我的是python3.6、Windows 64位、gpu版本，所有选择下载tensorflow_gpu-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl。
使用命令pip install tensorflow_gpu-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 安装
安装CUDA 8.0
这一步也要选对版本，我之前看了好多教程，都是说要去https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载，然而我下载的时候网站正在维护，然后是在https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive这个网站下载的，这个网站提供所有版本的CUDA下载链接，我本来想下载CUDA Toolkit 8.0 GA2这个版本，但是local版的链接失效，所以最后下载了CUDA Toolkit 8.0 GA1。双击.exe文件安装成功后，可以在cmd里用命令nvcc -V测试，如果出现版本号就说明安装成功。
安装cuDNN v6
本来是想安装v7版本的，但是TensorFlow 1.4好像需要用v6版本的，所以这里安装的版本是cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0。
cuDNN的下载地址是https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download，这个网址提供所有版本的cuDNN下载，但是需要先注册，我选择的版本是cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0，下载完成后是一个压缩包。解压缩之后是三个文件夹/bin, /include, /lib，将这三个文件夹复制到之前CUDA的安装目录下，我的是默认安装目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0。
至此，整个安装过程就结束了，可以import tensorflow as tf测试一下，我这边已经成功了。
总结下来，就像一些教程里说的，版本真的非常重要，需要保证版本兼容才能安装成功，比如我这个环境就是win10+python3.6+tensorflow-gpu1.4.0+CUDA8.0+cuDNN v6。其他的版本我这里就没有探索了，之后版本升级，我应该还要继续更新，到时候做个版本适配总结。
参考：
http://blog.csdn.net/vera__zhang/article/details/78531550
http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159
本文标题: win10 + python3.6 + tensorflow-gpu1.4.0 + CUDA8.0 + cuDNN v6环境安装
原始链接: https://oyeblog.com/2018/install_tensorflow_gpu/
发布时间: 2018年01月16日 - 22时44分
最后更新: 2023年10月22日 - 15时06分
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