标签：1.14 gpu cudnn7.6 Studio tensorflow Tensorflow 2017 安装

最终环境配置情况

Windows10 + Visual Studio 2017 + Cuda10.0 + cudnn7.6.0 + python3.6.8 + tensorflow-gpu 1.14.0

因部分网页需要科学上网，vs2017、cudnn、python3.6.8官网安装包已上传，可在个人主页下载。

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Visual Studio 2017安装：（Visual Studio 2017安装最好在Cuda10之前）

Visual Studio 历史版本地址

选择 下载 后找到 Community 2017版本，下载安装即可。

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Cuda10.0安装

Cuda10.0下载地址

选择windows版本下的本地安装文件即可：exe(local)

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cudnn7.6.0安装（需要注册一个nvidia的账号，按照网页提示操作即可）

cudnn下载地址

将解压后的文件（下图左）拷贝至Cuda所在的位置（下图右），这里不是文件夹直接拖拽，而是将文件夹里的文件分别 复制 并 添加 到右边对应文件夹里，过程中没有！！！文件名重复需要覆盖文件的提示！

查看Cuda：
键盘win + R 随后输入 cmd， 最后在命令行窗口中输入nvcc --version

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python3.6.8安装

https://www.python.org/downloads/release/python-368/

按照提示安装即可，这里推荐executable installer，这样系统变量path可以自动设定。

测试python：
键盘win + R 随后输入 cmd， 最后在命令行窗口中输入python

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tensorflow-gpu==1.14.0安装

在命令行中输入下面这1条指令：
pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

使用阿里源下载安装tensorflow-gpu。

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最后在IDE中测试Cuda与tensorflow-gpu

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
print(tf.test.is_built_with_cuda())  # 测试Cuda是否可用
print(tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False, min_cuda_compute_capability=None))

若运行结果为True则全部内容已安装完毕！

·^_^·

标签：1.14,gpu,cudnn7.6,Studio,tensorflow,Tensorflow,2017,安装
来源： https://blog.csdn.net/jh_210/article/details/115701924

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