Win10下安装并使用tensorflow-gpu1.8.0+python3.6全过程分析（显卡MX250+CUDA9.0+cudnn）

-----最近从github上找了一个代码跑，但是cpu训练的时间实在是太长，所以想用gpu训练一下，经过了一天的折腾终于可以用gpu进行训练了，嘿嘿~

首先先看一下自己电脑的显卡信息：

这里我先下载了cuda10.1的版本，不过后来我发现tensorflow-gpu 1.8.0仅支持cuda9.0的版本，所以之后我又重装了一遍cuda9.0，中间还经历了删除cuda10.0，两个版本的安装都是一样的。

进入官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 找到和显卡信息相匹配的cuda（cuda是向下兼容的）

然后一步步往下执行

cuda的环境变量在安装时自动配置了，所以不需要我们操心

cudnn下载完成后进行解压，里面有三个文件夹

下面我们安装tensorflow-gpu = 1.8.0

因为我安装的版本比较老了，现在最新的Anaconda已经装不了了，这里把我的Anaconda版本是Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64，使用的python版本是3.6 安装的时候记得把环境变量勾选上，这样就不用自己配置了

安装完成后创建一个名称为tensorflow的环境： conda create --name tensorflow python=3.6

然后进入tensorflow环境中正式安装tensorflow-gpu

结果如下：

可以看到显卡使用的情况了，哈哈哈~~

总结

以上所述是小编给大家介绍的Win10下安装并使用tensorflow-gpu1.8.0+python3.6全过程（显卡MX250+CUDA9.0+cudnn），希望对大家有所帮助！