总体顺序

• 确定需要安装的tensorflow-gpu版本，点击这里拉到最下方，一般是cuda10和cudnn7.4，以及对应的nvidia驱动，cuda，cudnn版本
• 更新驱动，可下载NVIDIA-GEFORCE，点击这里
• 安装cuda，点击这里最后选择exe（local）
• 下载完成后选择一下安装目录，其他的不用管（记住自己的安装目录）
• 添加cuda环境变量，自行百度
• 下载cudnn7.4，nvidia官网注册账号后下载，百度一下将cudnn哪三个包放到对应cuda文件夹下即可
• 安装anaconda，打开cmd，创建虚拟环境，方便管理不同版本，比如conda create -n tf20 python=3.6
• 最后一步，打开cmd，换个清华镜像或者中科大镜像，自行百度，然后pip install tensorflow-gpu==2.xx.x（版本号不对就从提示中选择一个正确的）
• 打开一个python文件，在setting中选择anaconda3，envs，tf20，python.exe
  

最后一步

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

输出是这样子的，就是成功了

2020-07-12 11:23:01.773201: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_100.dll
2.0.0

如果想查看运行状态，任务管理器，性能，在GPU下边有个3D，点击3D的小箭头，选择cuda，gpu跑起来cuda会占满。

到此这篇关于Win10下配置tensorflow-gpu的详细教程（无VS2015/2017）的文章就介绍到这了,更多相关Win10下配置tensorflow-gpu内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！