Win10 Py3.6.5环境下CUDA10.0+CUDNN7.5.1安装Tensorflow-GPU1.14.0教程

"这篇文档详细介绍了在Windows 10环境下，使用Python 3.6.5，CUDA 10.0和cuDNN 7.5.1版本，以及Anaconda3来安装tensorflow-gpu-1.14.0的过程。" 在安装TensorFlow GPU版本时，首先需要确认你的硬件环境，特别是显卡驱动的兼容性。在这个例子中，用户首先检查了NVIDIA控制面板中的系统信息，确定显卡驱动版本为436.15。这个版本的驱动需要与CUDA版本相匹配。尽管显卡驱动可以是较新的版本，但TensorFlow 1.14.0并不支持CUDA 10.1，因此选择了CUDA 10.0.130来确保兼容性。 安装CUDA的过程中，建议下载CUDA Toolkit的相应版本，即cuda_10.0.130_411.31_win10。为了顺利完成安装，必须以管理员权限运行安装程序，并选择自定义安装，确保勾选必要的组件，比如在本例中，用户没有选择Visual Studio Integration，因为他们的开发环境是PyCharm而非Visual Studio。 安装CUDA后，需要设置环境变量以确保系统能够找到CUDA的相关库和工具。这包括添加CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10_0到系统环境变量，同时可能还需要定义其他路径，如CUDA_SDK_PATH、CUDA_LIB_PATH和CUDA_BIN_PATH，这些路径通常指向CUDA安装目录下的相应子目录，以便系统能够在需要时找到所需的库和二进制文件。 接着，安装cuDNN，这是NVIDIA深度学习库，专门用于加速GPU计算。在这里选择的是cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.1.10版本，该版本与CUDA 10.0兼容。cuDNN的安装通常涉及到将相关库文件复制到CUDA的安装目录下。 最后，安装TensorFlow-GPU的Python包，使用的是tensorflow_gpu-1.14.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl文件，这是一个适用于Python 3.6的wheel包。可以通过pip进行安装，命令可能类似于`pip install tensorflow_gpu-1.14.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl`。 在完成所有这些步骤后，用户应能通过Python环境运行TensorFlow并利用GPU进行计算。确保在Python中导入TensorFlow时，系统能够识别并使用GPU设备。可以通过运行`tf.test.is_gpu_available()`来检查GPU是否被正确配置和使用。 这个过程涉及到多个步骤，包括硬件驱动的检查、CUDA和cuDNN的安装、环境变量的设置，以及最后的TensorFlow-GPU包的安装。每个环节都需要仔细操作，以确保所有的组件都能协同工作，实现高效的GPU计算。