Win10+CUDA9.2下TensorFlow 1.8安装教程与环境配置

本文档详细介绍了在Windows 10系统上安装TensorFlow 1.8版本，特别是在有CUDA 9.2和CUDA Toolkit的支持下，针对一个配备了GTX 1060 6GB显卡的环境。以下是安装步骤的详细说明： 1. **软件准备**： - **Anaconda3**: 使用Anaconda3-2018.12版本，这是一个流行的Python发行版，包含了包管理工具Conda，方便管理和隔离不同Python环境。 2. **CUDA和CUDNN安装**： - 安装CUDA 9.2：从官方网站下载并运行cuda_9.2.148_win10.exe，按照默认设置进行安装。 - 安装CUDNN 9.2：从CUDNN官网下载v7.1适用于Windows 10的版本，解压后将bin、include、lib文件夹复制到CUDA安装目录（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2）。 3. **环境变量配置**： - 验证CUDA和CUDNN是否正确安装，确保系统环境变量中有CUDA路径和CUDNN路径。 4. **Anaconda3安装**： - 使用Anaconda3-2018.12安装包，同样默认安装。 5. **Python环境管理**： - 创建一个新环境，名为tf_gpu_py36，指定Python版本为3.6，这有助于避免全局库冲突。 - 激活新环境，确保TensorFlow在独立的环境中安装。 6. **TensorFlow GPU安装**： - 在新环境下，使用pip安装TensorFlow 1.8的GPU版本（tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl），直到安装完成。 7. **环境验证**： - 进入Python命令行，确认安装成功的标志是能够导入TensorFlow并创建Tensor对象。 8. **测试程序运行**： - 测试安装是否正确，通过编写并运行简单的代码（如打印'hello'），显示TensorFlow实例化和会话创建。 本文档对Windows 10用户提供了清晰的步骤，确保了在具备特定硬件配置（如GTX 1060）的系统上，如何有效地安装和配置TensorFlow GPU，以便进行深度学习和其他高性能计算任务。通过细致的环境配置和新环境的创建，降低了出错的可能性，并且使开发者能够在不影响其他Python项目的前提下，专注于TensorFlow的开发工作。