環境
- Windows10
- GeForce GTX 960M
- python 3.7.6
- tensorflow-gpu==2.1.0
- CUDA 10.2
- cuDNN v7.9.4.38 for windows10 CUDA10.1(截至到2020-02-21，cuDNN並未發布CUDA v10.2對應的版本)
安裝Python
從Python官網下載對應的python版本，我這里選擇的是Python 3.7.6。下載完之后就是“下一步”的時間了。
安裝tensorflow-gpu
安裝完python之后，打開powershell，執行命令：
pip3 install tensorflow-gpu
執行完成后，GPU版的tensorflow就安裝完成了，CPU版的執行命令pip3 install tensorflow即可。
安裝CUDA 10.2
注意，下載CUDA和cuDNN時，需要注冊NVIDA賬號。
從這里下載Win10對應的v10.2版CUDA。下載完成后就又到了“下一步”的時間了。
安裝cuDNN
從這里下載，windows10系統對應的cuDNN，解壓下載后的文件，將其中bin、include和lib文件夾復制到安裝了CUDA10.2的路徑中，替換掉原來的目錄，我這里CUDA10.2的安裝目錄是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2。
之后需要添加環境變量，將C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin、C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include和C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64添加到系統的環境變量中。
測試
打開ipython，輸入以下內容：
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_avaolable()
True
注意，此時會報錯，“cudart64_101.dll not found”，沒關系，找到“cudart64_102.dll”，重命名為“cudart64_101.dll”即可。