1.首先
对于cuda8.0、cuda7.5的卸载都可以兼容
安装cuda9.0之后,电脑原来的NVIDIA图形驱动会被更新,NVIDIA Physx系统软件也会被更新(安装低版cuda可能不会被更新)。卸载时候要注意了,别动这2个。
2.卸载:
1.前言:
杀毒软件别用来卸载这个了,不好找。
打开电脑的控制面板,找到程序,卸载程序
点击当天安装的时间,会找到刚才装的cuda软件,也包括以前NVIDIA的驱动软件,因为被更新了,所以也显示在当天安装的软件中。
2.卸载开始:
对于含cuda字眼的,和结尾版本号是9.0的可以卸载。
如果不确定那个程序能不能删除,可以搜索试试看,程序什么用途的。
NVIDIA的软件一个个都有其独立卸载程序,不用担心卸载顺序。
具体的:
1.留下:NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIA Physx系统软件,如果你有这2个软件,就别卸载。

2.卸载: 
1.推荐排序。 点击顶部时间小三角排序,可发现一个叫NVIDIA Nsight HUD Launcher 的带眼睛图标的排列在上面,挺大的。然后从下往上卸载,跳过保留的NVIDIA图形驱动、NVIDIA Physx系统软件。
2.软件名含cuda的,9.0的,sdk,NVIDIA Nsight HUD、NVIDIA GeForce Experience、等,这些都可以卸载掉。
3.卸载完后,你会发现电脑—开始—所有程序,里面那个关于NVIDIA的程序文件不见了。存在的话,也可以看看里面还剩下什么,可以搜索看看。当然,C盘里面C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit文件也可以删除了。
4.用杀毒软件垃圾扫描下,清理下电脑,主要是清理注册表
——————————-卸载就到此结束————————-

3.继续安装cuda8.0
2017-12的时候,tensorflow 1.4不支持cuda9.0,且tensorflow1.0版本以上是不支持cuda8.0以下的,所以暂时只能装cuda8.0。
cuda8.0对应的cuDNN必须是6.0版的。
cuda8.0,在cuda下载页面,Legacy Releases,找到旧版本下载地址,然后下载安装
最后成功安装,选择CUDA Toolkit 8.0 GA2 + cuDNN v6.0 (April 27, 2017) for CUDA 8.0
可以在python里面,import tensorflow as tf 再输入tf.Session(),查看是不是用的gpu加速
4.注:
1.网上说的修改环境变量之类的,安装过程中没有修改,程序自动会添加的
2.对于打不开tensorflow官网的,tensorflow用的1.4的更多版本也可以在这里下载,包括windows,Linux,Mac,都可以,地址:

gpu版本:https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu
cpu版本:https://pypi.python.org/pypi/tensorflow
下载下来,用pip安装即可。其他的下载方式没有网速。
需要注意的是,这个网站会不断的更新tensorflow的版本,所以老版本就找不到。可以在csdn下载中找(要积分),可以去清华开源镜像下载(更新慢,但能用)

3.涉及到NVIDIA的链接有,你就理解为cudnn是cuda和tensorflow的连接桥梁:

cuda下载:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn(需登录)下载:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
查看电脑NVIDIA显卡是否适合下载cuda:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,计算能力要3.0及以上
  • 4.cuda卸载我只卸载了一次,电脑wind7x64位,NVIDIA的,已经装了vs2013的。其它的你们遇到的问题,欢迎补充;上面描述有错的,也欢迎补充讨论

有用的话顶一个,没用的踩一个也可以的哈

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