笔记本win10+GTX1050TI配置tensorflow 亲测

你必须足够努力才会看起来毫不费力，来自一个视觉博士生的倔强

最近想要折腾一下Tensorflow，所以在自己笔记本上开始搭建环境，理所当然并不能一次成功，好在算是解决了，不多说，分享给你们。
由于之前安装了CUDA9.1，而目前的Tensorflow最多支持到CUDA9.0，所以有连两个方案：
1.下载大神编译的.whl文件
具体方法可以参考：https://blog.csdn.net/qq_36556893/article/details/79433298
文件链接：https://pan.baidu.com/s/1dGSmo29 密码：fwet，这个是python版本3.6，其他版本github上应该也有，版本一定要对好。但是这种方法更换版本特别不方便，对应的.whl文件不好找，所以我采用了方法二
2.卸载CUDA9.1，安装CUDA9.0
卸载过程可以参考：https://blog.csdn.net/shuiyuejihua/article/details/78738664
安装 CUDA9.0：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
当然还要下载对应的CUDNN，下载地址以及下载过慢的情况可以参考我的博客：https://blog.csdn.net/xiaoxuebajie/article/details/84566197。
安装的时候如果出现检测版本号不对，第一步有警告的可以无视掉，继续安装，一般可以成功，如果出现死活安装不上的情况，可以借鉴：https://blog.csdn.net/w670165403/article/details/81737139
安装成功之后，可以在cmd键入“nvcc -V”验证
3.安装python3.6，Tensorflow
下载python：https://www.python.org/downloads/
在cmd键入：pip install tensorflow_gpu.
安装成功之后，可以在cmd键入

python
import tensorflow as tf
tf.__version__

输出你的tensorflow版本号就是安装成功了。
最后我在python写了一段目标检测的程序，结果正常，配置成成功。

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