Win10下MX250 GPU安装TensorFlow 1.8.0教程: CUDA9.0与cudnn配置

本文档详细介绍了在Windows 10环境下安装和使用TensorFlow-GPU 1.8.0版本，配合Python 3.6以及显卡MX250，以及CUDA 9.0和cuDNN的整个过程。作者面临的主要挑战是在选择CUDA版本时，由于TensorFlow 1.8.0只支持CUDA 9.0，因此需要先安装CUDA 10.1后卸载，再重新安装CUDA 9.0。这个过程中需要注意的是，CUDA是向下兼容的，但版本选择要与TensorFlow版本匹配。 安装步骤如下： 1. **确认显卡信息**：首先，用户检查自己的显卡为MX250，这对于选择合适的CUDA和cuDNN版本至关重要。 2. **安装CUDA**：尝试安装CUDA 10.1，但因为TensorFlow不支持，需要卸载并重新安装CUDA 9.0。推荐在安装时关闭VS Integration选项。 3. **验证CUDA安装**：通过运行`nvcc --version`来检查CUDA是否安装成功，并确保环境变量已自动配置。 4. **安装cuDNN**：访问CUDA Toolkit Archive网站，注册账号后下载cuDNN对应版本。解压后，替换到CUDA安装目录下的相应文件夹。 5. **创建conda环境**：由于Anaconda版本限制，使用Anaconda 3.6创建一个名为`tensorflow`的新环境，以避免手动配置Python环境。 6. **安装TensorFlow-GPU**：在`tensorflow`环境中，通过pip安装TensorFlow-GPU 1.8.0，指定从清华大学镜像源下载。 通过这些步骤，用户可以确保他们的系统满足TensorFlow-GPU 1.8.0的硬件要求，并且能够在Windows 10上利用GPU加速训练，显著减少CPU训练时间。值得注意的是，随着TensorFlow版本的更新，后续的安装可能会有所变化，特别是对于较旧的TensorFlow版本，可能需要寻找特定的支持文档或社区资源。