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%%------2018/12/12更新--------%%
哈哈， 双十二没钱剁手来更新一波：
我发现很多网友看了我这篇博客还在按照我以前的安装方法安装基于gpu版本的TensorFlow，现在自己回头来看，真的过于复杂了，给某些网友造成了误解，哈哈抱歉。其实如果你真的按照我以前的方法安装也不会有问题的，只是真实的TensorFlow安装可以更简单一些。
- 确认自己的电脑是否有一块gpu，且计算能力大于3.0，这些可以看我下面博客内容；
- 如果想一劳永逸，装集成环境anaconda，里面自带IDE spyder，其中anaconda有2和3版本，2对应python2, 3对应python3，推荐安装3版本；
- 装对应的cuda,cudnn以及vc编译器，vc编译器推荐装vs 2015或vs 2017，cuda和cudnn版本于TensorFlow版本是严格对应的，他们的对应关系如下图所示；
- 上面的装好之后，直接在控制台使用pip安装TensorFlow就可以了，如果嫌速度慢，可以在前面加一个镜像路径；
- 举个例子：装anaconda3版本，对应python 3.6版本，然后装vs 2017、cuda 9.0以及cudnn 7.1，这个怎么装可以参考以下博客，装好之后，然后直接在cmd控制台输入
pip install tensorflow-gpu==1.9.0就可以啦，如果嫌这样速度比较慢，可以像这样加一个镜像路径，速度快到飞起：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple tensorflow-gpu==1.9.0 - 如果严格按照我以上几个步骤，是不会出问题的。我下面的博客内容就当作为一个参考了。
另：以上第4步安装anaconda真的不用再先新建环境了，就直接在原环境下安装就可以啦。
cuda、cudnn以及TensorFlow版本对应关系如下：
linux：
Windows：
%%------2018/5/3更新--------%%
现在回头来看，我之前写的这篇在win10下安装gpu版本的tensorflow貌似写得有点复杂了…
现在来总结一下：
装gpu版本的tensorflow需要以下一些准备：
- 需要一个vc库，一般是vc14，vc14对应vs 2015，其实没必要装vs 2015，直接装vc14库就行了，这里附vc14库32位和64位的下载链接：链接: https://pan.baidu/s/1r5tZL6PPKktBXL9n9HPYaQ 密码: xu6w
- 需要安装cuda以及对应的cudnn，cuda 8.0对应cudnn v6.0；cuda 9.0对应 cudnn v7.0，具体安装看我下面的原博客。下载的话直接官网下载就好啦
- 以上两条准备好了的话，gpu版本的tensorflow就容易安装了。1，官网下载python版本安装好后，直接使用
本文标签： 框架 深度 版本 Anaconda python
版权声明：本文标题：win10下基于python（anaconda）安装gpu版本的TensorFlow以及kears深度学习框架 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.freenas.com.cn/jishu/1726839480h1037443.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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