Windows10安装TensorFlow GPU版本

本文描述的是如何在windows 10 64位操作系统安装TensorFlow，采用预编译版本。

前提条件

一块支持CUDA 8.0的nvidia显卡。

可以在官方网站查询显卡的兼容性信息。

安装nvidia cuda 8.0
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
从官方网站下载安装包，一路next就可以了。

确保cuda的路径信息加入PATH，不然运行会找不到nvcuda.dll。

安装cuDNN
https://developer.nvidia.com/cudnn
下载安装包后解压缩，并把cudnn64_5.dll的路径加入PATH。



安装Anaconda

从https://www.continuum.io/downloads下载软件并安装。

安装TensorFlow

conda create --name tensorflow python=3.5

activate tensorflow



pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl


验证安装

#coding=utf-8
#单机单卡
#对于单机单卡，可以把参数和计算都定义在gpu上，不过如果参数模型比较大，显存不足等情况，就得放在cpu上
import  tensorflow as tf

with tf.device('/cpu:0'):#也可以放在gpu上
w=tf.get_variable('w',(2,2),tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(2))

b=tf.get_variable('b',(2,2),tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(5))

with tf.device('/gpu:0'):
addwb=w+b
mutwb=w*b

ini=tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(ini)
np1,np2=sess.run([addwb,mutwb])
print(np1)
print(np2)

--结束--