win10+anaconda+cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow-gpu1.6+pycharm

anaconda安装

下载地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

继续

win10+anaconda+cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow-gpu1.6+pycharm

都打勾上

除了这两张图，其它都默认，安装路径自己选择。

cuda安装

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg

win10+anaconda+cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow-gpu1.6+pycharm

继续

win10+anaconda+cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow-gpu1.6+pycharm

自定义安装

win10+anaconda+cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow-gpu1.6+pycharm

其它的都默认安装

cudann安装

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg

cudnn下载解压之后，将对应的文件分别拷贝到CUDA Toolkit中即可：

对应的文件夹为：

若为默认安装，则应分别拷贝到的文件夹如下：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

验证CUDA是否安装成功，可以使用nvcc -V 来查看：

win10+anaconda+cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow-gpu1.6+pycharm

https://www.cnblogs.com/xiaojianliu/p/9286066.html

tensorflow-gpu安装

打开命令行Anaconda Prompt pip install tensorflow-gpu==1.6

另外一种方法：

打开Anaconda Prompt，进入Anaconda命令行管理界面。配置清华仓库镜，

输入指令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes创建运行环境，

输入指令：

conda create -n tensorflow-gpu python=3.6

新建一个名字叫“tensorflow-gpu”，python版本为3.6的运行环境，此环境与Anaconda中其它环境隔离。红框中的软件包也会随之安装，输入“y“和回车后开始安装。

**并进入环境，使后续指令在**的环境中生效，输入指令：

conda activate tensorflow-gpu

升级pip到最新版，防止稍后的安装时，出现错误（笔者初次在安装tensorflow时，没有更新pip到最新版，导致下载到一半出现错误），输入指令：
python -m pip install --upgrade pip

安装tensorflow1.7.0及相应依赖包，输入指令：
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
至此，tensorflow的安装完成。

或者 pip install tensorflow-gpu==1.6

https://blog.****.net/weixin_39290638/article/details/80045236

pycarm安装

pycharm官网下载

默认安装

https://www.jb51.net/article/129083.htm

要在pycharm下使用tensorflow-gpu，要设置好pycharm下解释器interpreter的路径，这里也就是tensorflow-gpu的路径。

在interpreter路径里添加对应Python bin。

anaconda3--->envs--->tensorflow---->bin---->pytho

https://blog.****.net/seymour163/article/details/52904828

win10+anaconda+cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow-gpu1.6+pycharm

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