MX130+CUDA 10.0+CUDNN 7.6.1+TensorFlow-gpu安装

一、CUDA安装
二、CUDNN安装
三、tensorflow-gpu安装

环境：GeForce MX130（支持CUDA)
python版本：3.7.6

首先确定好需要下载的tensorflow-gpu版本，以及对应的python、CUDA、CUDNN版本。可在这里查看：
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

比如我的是Windows系统，已有python 3.7.6，想下载tensorflow-gpu 2.0.0版本，所以我需要下载CUDA 10.0以及CUDNN 7.4。

一、CUDA安装

下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
官方文档链接：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/10.0/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html

1.此处选择了网络版，更快捷一点，如下图。

2.下载完成后，双击打开应用程序。为防止出现其他问题，选择了默认路径，C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Temp\temp\CUDA，点击安装。选择同意许可协议，进入下一步。

3.如下图，此处选择自定义模式！

4.取消CUDA组件的visual studio intergration及第二个组件。

5.安装位置默认，进入下一步，如图所示，进行安装。

6.等待十几分钟，安装完成。

二、CUDNN安装

注：此处下载的是cudnn7.6.5版本，后来替换为了cudnn 7.4.2，按照开头的表格选择对应版本。

下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

1.首先，注册一个账号，要试很久。注册完成后登录，遇到这个界面，可以全部不选择，是一些推荐及发布信息的设置。

2.这里带*号的是必填项，无机构可随意填写。

直至登录。顺带，吐槽一下验证设置，我觉得机器可能比我更容易选出来。

3.勾选复选框，随后选择红框内的选项，找早期与CUDA 10.0适配的版本。

4.点击对应版本即可下载压缩包，我的是win10 。

5.解压后将其中的“cuda”文件夹改为“cudnn”。

6.将cudnn的文件夹移入之前安装CUDA的目录，如图所示。
默认位置：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

7.配置环境变量。

如何配置环境变量：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1652500747054512497&wfr=spider&for=pc

（1）在“系统变量”中找到“Path”，点击编辑。

（2）添加如下两条变量值：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cudnn\bin

三、tensorflow-gpu安装

使用豆瓣镜像源可快速安装tensorflow-gpu。

如上图打开环境终端，或者打开Anaconda Prompt (Anaconda3)，输入：

pip install -i https://pypi.douban.com/simple tensorflow-gpu==2.0.0

参考博客：https://blog.csdn.net/qq_38813668/article/details/86507491

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