Visual Studio 2019环境中CUDA 10.1与TensorFlow-GPU 1.14.0的配置教程

本文档主要介绍了如何在Visual Studio 2019环境下配置CUDA 10.1和TensorFlow-GPU 1.14.0，适合那些想要在Windows 10 64位系统上进行深度学习开发的开发者。以下是详细的步骤和注意事项： 1. **安装Visual Studio 2019**: Visual Studio 2019是强大的集成开发环境（IDE），支持Python模块，尤其是对于机器学习项目。从官方网站下载Visual Studio 2019后，可以选择在线安装，并自行定制安装组件，其中推荐安装Python 3.7，尽管后续可能还需安装Anaconda进行包管理和环境管理。 2. **安装CUDA 10.1**: CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台，适用于GPU加速计算。首先确认你的NVIDIA显卡支持的CUDA版本，博主的版本是10.1.120。安装时需关闭安全软件以避免安装失败，建议选择在线安装，大约占用1GB的空间，最好安装到非系统盘以减少环境配置复杂性，默认安装路径为`C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.1`。 3. **环境变量设置**: 安装完成后，需添加以下环境变量： - `$CUDA_PATH`: `%CUDA_PATH%\bin` - `$CUDA_PATH_V10_1`: `%CUDA_PATH%\lib\x64` - `$CUDA_BIN_PATH`: `%CUDA_PATH%\bin` - `$CUDA_LIB_PATH`: `%CUDA_PATH%\lib\x64` - `$CUDA_SDK_PATH`: `%ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA\v10.1` 4. **安装TensorFlow-GPU 1.14.0**: 在安装CUDA之后，可以开始安装TensorFlow-GPU 1.14.0，这将利用CUDA的硬件加速功能。通常情况下，TensorFlow会自动检测并利用已安装的CUDA，但确保CUDA正确配置是关键。 5. **额外注意事项**: - Anaconda的安装虽然不是必需的，但对于Python包管理和环境隔离非常有用，可以根据需要进行安装。 - 安装过程中可能需要重启电脑以确保所有更改生效。 - 定期更新CUDA和TensorFlow以获取最新的优化和功能。 本文提供了一个完整的步骤指南，帮助读者在Visual Studio 2019环境中配置CUDA 10.1和TensorFlow-GPU 1.14.0，以实现高效、稳定的深度学习开发环境。