Win10+GTX1060：TensorFlow 1.12.0安装教程（CUDA 9.0+cudNN 7.3）

本篇文章详细介绍了在Windows 10系统上配置和安装TensorFlow环境，针对特定硬件组合——GeForce GTX1060显卡、CUDA 9.0、cuDNN 7.3以及tensorflow-gpu 1.12.0版本，以及Python 3.5.5的安装步骤。作者强调了环境配置过程中需要注意的关键点： 1. **CUDA版本选择**：在安装前，需确保显卡兼容性，尽管NVIDIA控制面板可能显示为CUDA 9.2.148，但建议安装CUDA 9.0，避免因版本不匹配导致的问题。安装CUDA时，从官方下载适合自己系统的版本，如cuda_9.0.176_win10.exe。 2. **cuDNN安装**：cuDNN是TensorFlow深度学习加速库，需要注册NVIDIA账号后下载，安装时将解压后的所有内容复制到CUDA的安装路径下，以便后续设置。 3. **环境变量设置**：安装过程中，CUDA和cuDNN的路径信息非常重要，应记录下来。安装CUDA时保持默认路径，cuDNN则需将库文件复制至CUDA目录。安装完成后，需要在系统环境变量中添加CUDA和cuDNN的路径，以便TensorFlow能够识别和使用。 4. **已有的软件基础**：作者提到，文章针对的是已经在系统上安装了PyCharm、Anaconda和VS2013的用户，这些软件可能会对TensorFlow的安装和配置有所影响，因此读者可以参考本文作为后续安装过程的补充指导。 5. **安装顺序和注意事项**：文章提供了一个清晰的安装步骤，包括确认显卡兼容性、下载和安装CUDA和cuDNN、以及设置环境变量，这些步骤对于顺利安装和运行TensorFlow至关重要。 本文是一份针对特定硬件配置的TensorFlow安装指南，旨在帮助读者在Windows 10环境下正确配置环境，避免常见问题，为后续的深度学习开发打下坚实的基础。