安装Tensorflow-gpu版本

下载cuda

**链接：**https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

如果电脑上本身就有Visual Studio Integration，要将这个取消勾选，避免冲突了

点开Driver comonents，Display Driver这一行，前面显示的是Cuda本身包含的驱动版本是411.31
如果你电脑目前安装的驱动版本号新于Cuda本身自带的驱动版本号，那一定要把这个勾去掉。否则会安装失败(相同的话，就不用去取勾了)

接下来需要几分钟的时间安装，这是NVIDIA程序已完成的界面

打开此路径，查看nvcc.exe
有这个nvcc.exe就说明CUDA安装已成功

打开此文件夹，查看有没有cuti64_100.dll
有这个cuti64_100.dll就说明CUPT1已成功

b. cuDNN 安装
CDNN官网链接：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
选择cuDNN for CUDA10.0

解压cuDNN

解压会出现三个文件夹：

将这三个文件夹里面的文件对应的复制到cuda文件下：
（注意这里是将文件下的文件复制到cuda对应的文件夹里面，而不是将文件夹直接替代cuda下的文件夹（这步特别重要））

c. PATH配置
查看CUDA环境路径
我的电脑——>属性——>高级系统设置——>环境变量

在系统变量中找到PATH
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64
（要是自定义安装路径的话自行修改）

测试CUDA：
cmd
nvcc -V
下面的显示说明我们CUDA的版本是10.0

3. TensorFlow 2.0 安装与测试
a. 确认显卡
安装前要确认显卡是不是NVDIA的
命令行
pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0

b. 测试
测试Tensorflow是否安装成功：
步骤：
打开cmd——>ipython——>import tensorflow as t f
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
显示True，说明gpu版本已经安装成功

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