Win10安装tensorflow-gpu1.8.0+python3.6全攻略（MX250+CUDA9.0+cudnn）

"本资源详细介绍了在Windows 10环境下安装和使用TensorFlow GPU 1.8.0以及Python 3.6的完整步骤，特别针对拥有MX250显卡、CUDA 9.0和cuDNN的用户。内容包括检查显卡信息、安装CUDA和cuDNN、配置环境，以及安装TensorFlow-GPU的注意事项。" 在Windows 10操作系统中，安装TensorFlow-GPU 1.8.0以利用GPU加速机器学习模型的训练，需要遵循一系列步骤。首先，确认计算机的显卡型号，这里是MX250。MX250显卡适用于CUDA 9.0版本，因此，安装CUDA工具包时应选择与之兼容的版本。访问NVIDIA官方网站的历史版本库，下载CUDA 9.0，并按照默认设置进行安装，但避免集成到Visual Studio 2017中。 安装CUDA后，验证其是否成功，可以在命令行输入`nvcc --version`，如果返回CUDA版本信息，则表明安装成功。接着，安装cuDNN，这是TensorFlow-GPU运行所需的深度学习库。注册NVIDIA账户并下载与CUDA 9.0匹配的cuDNN版本。解压缩下载的文件，将包含的头文件和库文件复制到CUDA安装目录对应的文件夹下。 在安装完CUDA和cuDNN后，安装Python环境。此处提到使用的是Anaconda 3-5.1.0-Windows-x86_64，并且Python版本为3.6。在安装过程中，确保勾选添加环境变量选项，以便简化后续操作。创建名为“tensorflow”的conda环境，然后在这个环境中安装TensorFlow-GPU 1.8.0。 激活新创建的环境：`conda activate tensorflow`，然后在环境中安装TensorFlow-GPU，命令为：`pip install tensorflow-gpu==1.8.0`。安装完毕后，可以通过运行简单的TensorFlow代码来测试GPU是否被正确识别和使用。 这个过程可能会遇到的问题包括但不限于版本不兼容、环境变量配置错误、驱动程序更新需求等。确保所有软件和库的版本相互匹配，以及保持显卡驱动程序的最新状态，对于顺利运行TensorFlow-GPU至关重要。此外，遇到任何错误时，查阅官方文档或社区论坛通常能找到解决方案。 总结来说，要在Win10系统中使用MX250显卡运行TensorFlow-GPU 1.8.0，需要安装CUDA 9.0、cuDNN，并在Anaconda的特定环境中配置Python 3.6。整个过程需要对软件版本匹配、环境变量配置以及Python包管理有一定了解，遵循正确的步骤可以避免很多常见问题。