前言

可能很多人一开始跟我一样通过查看官网（CUDA-GPU支持关系）发现1050ti没有对应的CUDA版本，这也是我最开始放弃在自己笔记本上安装TF-gpu版的主要原因。直到疫情原因回不去学校实验室......然后踩坑之路就这样开始了╯﹏╰

其实写这篇文章的主要目的还是对自己艰难摸索的可行方法的一个记录，虽然未必在其他小伙伴的机器上一定可行（因为我就是这样子了，总会遇到别人帖子里遇不到的问题 o(╥﹏╥)o ），但相信多少可以给大家带来一点帮助。

安装

VS2015

文件解压后运行vs_community.exe，功能选择中只选择C++即可，然后就一路Next直到Finish就好啦(｡◕ˇ∀ˇ◕)安装完成后无需启动，总之放那就OK的。

Anaconda

之所以选择该版本Anaconda（当然其他版本也有而可能是合适的）主要是因为自己之前版本的conda是默认Python3.7的，结果在创建Py3.6的虚拟环境时一直处于安装状态（小斜杠一直在转...），这貌似国内镜像源现在无法使用？但如果不用镜像源的话使用以下指令创建虚拟环境：

conda create -n tensorflow-gpu python=3.6

这时又会发现Python3.6的package下载超慢，而且最终还会出错 (ー`´ー)。所以说，我最后还是干脆重新安装了以上版本的Anaconda，然后在Anaconda Prompt中输入以上指令创建名称为tensorflow-gpu（名称当然是可以随便取的哦）的虚拟环境用作自己GPU版TF环境的搭建（先不要着急输指令，在这之前先把CUDA和Cudnn安装好）。

CUDA+Cudnn

运行下载好的CUDAxxx.exe，然后同样一路Next就好了（我是真的只点next，中间任何框框都没有✔）。因为我在这一步倒是很顺利地完成了没有遇到什么坑，但看很多人的帖子这个地方还是挺容易出现问题的，总之祝各位好运哦(๑•̀ㅁ•́ฅ)

Cudnn也比较简单，解压后放入CUDA安装位置的对应文件夹下就好了，最后再进行CUDA环境变量的配置。这个网上的参考文章很多，而且一般都没什么问题。比如：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94220564?utm_source=wechat_session 。只不过可能需要注意一下环境变量配置完之后或许需要重启一下电脑才会生效（我就是因为这个问题花了好多时间，明明环境配置的路径下有某个DLL文件，但就显示缺少该文件<(｀^´)>）

TensorFlow-GPU

首先激活创建好的虚拟环境：

activate tensorflow-gpu

升级pip到最新版，防止稍后的安装时出现错误：

python -m pip install --upgrade pip

安装tensorflow1.7.0及相应依赖包：

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu==1.7.0

至此，TF的GPU版本在1050ti上基本就安装完成了，可以输入以下代码试一下：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello World!’)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))# 输出：b' Hello World!'

若遇到“FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecat”这个问题，可以参考该解决方案，亲测有效哦(・∀・)~~

看了一眼时间都凌晨5点了●﹏●再不睡赶不上午饭了。。。

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win10+tensorflow-gpu+1050ti（终于安装成功了T﹏T）

前言

推荐版本搭配

VS2015 + CUDA9 + Cudnn7.3.1 + Python3.6 + tensorflow-gpu1.7.0

安装

VS2015

Anaconda

CUDA+Cudnn

TensorFlow-GPU

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