| 軟件 |
版本 |
| Window10 |
X64 |
| python |
3.6.4（64位） |
| CUDA |
CUDA Toolkit 9.0 (Sept 2017) |
| CuDNN |
cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0 |
以上版本測試通過。
安裝步驟：
1.安裝python，記得要勾選pip。
2.檢測是否支持CUDA.
NVIDIA官網查詢，具體見：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus，就可以知道是否可以使用帶GPU支持的TensorFlow。在安裝和運行TensorFlow之前，需要先安裝CUDA驅動。
3.安裝CUDA驅動
訪問CUDA的下載網站：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit，可以看到CUDA目前的最新版本是9.1版，可以通過選擇下面的“Legacy Releases”鏈接來下載舊版本的驅動。
建議選擇自定義安裝，然后只勾選cuda。建議安裝在默認文件路徑。
4.安裝CuDNN庫
CuDNN庫（The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library）是CUDA針對深度神經網絡的更新包，TensorFlow會使用它用於加速NVidia GPU上的深度學習。可以從這里下載，見：https://developer.nvidia.com/cudnn。
首先要注冊一個NVidia開發者帳號，它是免費的。登錄后，您會看到各種CuDNN下載。本文下載使用了CUDA 9.0，所以確定為CUDA 9.0選擇了cuDNN v7.0.5。
下載下來的是一個包含了幾個文件夾的ZIP文件，每個文件夾包含CuDNN文件（一個DLL，一個頭文件和一個庫文件）。找到你的CUDA安裝目錄，這里應該是這樣的：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
可以看到從ZIP文件的目錄也在這個目錄，即有一個bin、一個include，一個lib等。將文件從ZIP復制到相關的目錄。
比如把cudnn64_7.dll文件拖拽到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin目錄，其它相似。
5.安裝TensorFlow
安裝TensorFlow的Nightly Build版。從命令提示符下安裝它，只需輸入：pip install tf-nightly-gpu
（也可安裝TensorFlow的標准版。輸入：pip install tensorflow-gpu）
一旦安裝完成，在命令提示符窗口中輸入：python
打開Python編輯器，在其中輸入：import tensorflow
如果CUDA驅動程序有錯誤，就可能會顯示 cudart64_XX.dll 失敗，其中XX是版本號。
如果CUDA驅動程序正確，但CuDNN驅動程序有錯誤，就可能會顯示說 cudnn64_X.dll 缺少什么東西，其中X是一個版本號。