win7+cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow-gpu1.3.0安装过程总结

1.预备工作：
要安装CUDA，必需先确保电脑已经安装了最新的对应的显卡驱动
2.安装步骤：
① CUDA8.0
step1:下载cuda8.0 https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
安装时候我是直接全部安装在了C盘的，且使用的是精简安装。
但是在最后安装到图形驱动的时候，出现了黑屏，具体解决方法在另一篇博文中：
https://blog.csdn.net/qq_37285386/article/details/88592794

我的CUDA8.0的安装路径为：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

安装好的CUDA8.0应该包含如下几个文件夹，如果不全，很可能是安装失败了：

step2:配置好环境变量
注意：win7和win10的配置不同，win10可以直接添加新的环境变量,win7只能在分号后面添加路径

注意修改的是系统变量哦

然后选择Path变量，点编辑按钮，出现：

在随意哪个分号后面添加如下几个变量值即可：
1.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
2.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
3.C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64
4.C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\lib\x64
记得每个变量值后面都要加分号哦！
至此，CUDA8.0安装完毕
② CUDNN6.0
注意了CUDA8.0就安装CUDNN6.0，这是肯定不会有兼容问题的。
下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn
下载好后，一共有三个文件夹 include,bin,lib
在每个文件夹下面都有一个文件，分别将这三个文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
下面对应的include,bin,lib文件夹下面
至此，CUDNN6.0安装完毕
③ tensorflow-gpu1.3.0
就不要尝试使用pycharm和cmd命令去安装了，太慢了，毕竟是国外的服务器

直接下载.whl文件即可
https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/blob/master/1.3.0/py36/GPU/cuda8cudnn6avx2/tensorflow_gpu-1.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
下载好后，将.whl文件保存到你随便一个路径下，并记录下这个路径

最后一步，在cmd下，将当前目录切换到你保存的.whl文件的路径下，然后输入：pip install tensorflow_gpu-1.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 即可

如果安装时说pip版本低了，你就更新后，再安装即可。

3.以上都安装完毕后，在pycharm下运行：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant(“Hello!TensorFlow”)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果没有报错，即证明tensorflow-gpu安装好了

4.本人现在的研究方向是：图像的语义分割，如果有志同道合的朋友，可以组队学习
haiyangpengai@gmail.com

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