Windows下TensorFlow安装和使用GPU

Windows系统下TensorFlow安装及GPU使用

以Python3.6和TensorFlow2.2为例，对应的cuda版本为10.1

1. 检查GPU是否支持cuda。在任务管理器里查看GPU型号，然后搜索型号+“specification”可以在NVIDIA官网查看对CUDA的支持情况

2. 安装Python3.6环境（或新建一个Python3.6的虚拟环境）

3. 安装TensorFlow2.2。pip install tensorflow==2.2

4. 下载CUDA和cuDNN。在NVIDIA官网搜索下载对应的版本，对应TensorFlow2.2的版本是CUDA 10.1，cuDNN v7.6.1（官网经常加载不出来，可以且建议搜索共享的资源）

5. 安装CUDA。运行下载的安装程序，选择自定义安装，勾选cuda下的内容，安装，参考Windows安装TensorFlow-GPU（超级详细）_请叫我小纯洁-CSDN博客

6. 安装cuDNN。将下载的cuDNN压缩包解压后复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1文件夹中

7. 配置环境变量。
   添加如下系统环境变量

CUDA_SDK_PATH=C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1
CUDA_LIB_PATH=%CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH=%CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH=%CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH=%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

再在Path中添加C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp和%CUDA_BIN_PATH
在命令行中运行nvcc -V来检验安装是否成功。