win10安装Tensorflow1.9GPU版本

前言

看到DateWhale出了一篇安装教程（微信公众号DateWhale），决定体验一下Tensorflow1.9的GPU版本。。其实一开始装的是2.0，可是tf.Session()就报错了，说是2.0不能这么用，

因而有点怂，仍是装回1.X版本先玩玩吧，至少教程多啊。。

正文

总共所需环境为

Anaconda3.X，

CUDA9.0以上，以及

cuDNN7.5以上的配置，

1、

首先Anaconda是已经有3.6的版本了，

2、

而后在本身机子上看了一下环境变量，原来好久之前我就装了CUDA的9.0版本，挺爽。。

测试一下CUDA是安装成功的，CMD打开命令行窗口，敲：

nvcc -V

#

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:32_Central_Daylight_Time_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

出现了CUDA的版本信息，我这里是9.0，那么就表示CUDA安装成功了。而后在CUDA的安装文件夹里C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

在bin和include文件夹里找了一圈都没找到cuDNN这个库，说明我应该从新下载。。

3、

因而，在这个网站里下载和CUDA对应版本的cuDNN——https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

能够看到我应该是须要下载7.6.1版本的，因而下载。。

 

 

 

测试

import numpy
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))

#

MatMul: (MatMul): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
2019-06-27 21:36:15.732130: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\placer.cc:886] MatMul: (MatMul)/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
Const: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
2019-06-27 21:36:15.739942: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\placer.cc:886] Const: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
2019-06-27 21:36:15.750423: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\placer.cc:886] a: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
2019-06-27 21:36:15.763625: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\placer.cc:886] b: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
[[22. 28.]
[49. 64.]]

说明tensorflow调用GPU工做