TensorFlow GPU安装指南：Win10+CUDA9.0+cuDNN7.3+TF1.12.0

本文档提供了一份详尽的TensorFlow在Windows 10系统上的环境配置与安装教程，针对具有GeForce GTX1060显卡的用户，采用CUDA 9.0和cuDNN 7.3版本，配合tensorflow-gpu 1.12.0及python 3.5.5进行安装。 首先，安装前需确认电脑的显卡是否支持CUDA。尽管NVIDIA控制面板可能显示CUDA 9.2，但实际安装时推荐使用CUDA 9.0，以避免兼容性问题。确保下载与TensorFlow版本相匹配的CUDA和cuDNN。 其次，可以从官方网站下载CUDA工具包。选择合适的CUDA版本，如cuda_9.0.176_win10.exe，并安装。安装过程中，可以保持默认路径，同时注意不要漏选必要的组件。 接着，下载cuDNN。需要注册NVIDIA账户才能访问。将cuDNN的解压内容复制并粘贴到CUDA的安装目录下。 在安装完CUDA和cuDNN后，设置环境变量是至关重要的步骤。需要添加CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_0到系统的环境变量中，以确保系统能够找到CUDA的安装位置。同时，也需要将cuDNN的相关目录添加到PATH变量中，如bin、include和lib文件夹。 最后，安装Python 3.5.5，并通过pip安装tensorflow-gpu 1.12.0。安装过程中可能需要添加Anaconda或Python的路径到环境变量中，以便正确运行TensorFlow。 在整个配置过程中，务必仔细检查每一步，确保所有软件版本的兼容性，并正确设置环境变量。否则，可能会遇到运行错误或性能问题。安装完成后，通过编写简单的TensorFlow代码来测试安装是否成功，例如创建并运行一个简单的线性模型。 总结来说，安装TensorFlow GPU版需要考虑GPU硬件的兼容性，正确选择CUDA和cuDNN版本，安装过程中的每一步都至关重要，特别是环境变量的设置。遵循这些步骤，可以顺利地在Windows 10系统上建立一个用于深度学习的高效环境。