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目录
- 引言
- 测试环境
- 创建虚拟环境
- 安装CUDA（9.0）、cuDNN（v7.1）
- 安装tensorflow-gpu及配套模块
- CPU与GPU实测比较（矩阵运算、cifar-10的CNN）
- 常见问题
（不想看废话的，直接拖到最后看结果 ）
更新于5月24日0:35，增加了当时cifar10的代码和数据，见文末链接.
引言
我是新手一枚 ，完全没使用过tensorflow，最近开始入坑，电脑中本身就有anaconda 5.0，已经装了CPU版本的tensorflow，后来听老师说可以用GPU跑，会比CPU快好几倍，好奇心趋势，真的快很多吗？会快多少？我的小米pro带着个轻薄本专用的MX150显卡能跑吗？于是我直接上网搜索“小米pro跑深度学习”，还真有前辈有测试过，不过没有教程
小米笔记本pro CPU GPU 做科学计算的算力对比www.mamicode在查了一些资料后，发现好像要装很多东西，还很难装的感觉，刚开始只能在角落瑟瑟发抖、不敢行动。后来还是忍不了，初生牛犊不怕虎，所以就去尝试再多装一个tensorflow的GPU版本（要装虚拟环境），去实测到底快多少，看看我的小米pro到底有多pro，捣鼓了一天左右，一边看书，一边还查了挺多网上资料。
刚开始去查发现挺多都是比较旧的文章或者不适合用的教程，挺多用的CUDA都是8.0，要不是就用的win7、Linux系统，没有可以直接用的教程，就想自己写一个，也可以给班里同学直接用，辛苦也值得，于是乎就有了这篇小白经验帖 。
新手入门嘛，没经验，刚开始我是看舍友买的《Tensorflow+Keras深度学习人工智能实践应用》-林大贵前辈这本书，看关于tensorflow的GPU版本如何安装，前面没什么问题，后来遇到很多瓶颈，就上网去查去找。
主要参考：
我的AI之路(5)--如何选择和正确安装跟Tensorflow版本对应的CUDA和cuDNN版本 - CSDN博客blog.csdn下面这篇，是我写这篇小白文章的时候看到的，我觉得对大家有用的：
用GPU加速深度学习: Windows安装CUDA+TensorFlow教程blog.csdn这篇用的是CUDA8.0，2018年4月份写的，挺新挺完整的技术贴。
不太懂的就是，我没按照他说的安装VS，也不会出现CUDA编译出错。
后来我才发现，我隔壁宿舍的小问（七牛云，小问的Github），以前帮我装过VS2017，里面装了C++环境，我感觉是这个原因，所以你们还是要安装VS2017（参考上面的技术参考链接）。
测试环境：
操作系统：Windows10
重点：Tensorflow 1.8 + CUDA 9.0 + cuDNN v7.1 for CUDA9.0
GPU：MX150 （小米笔记本Pro i7-8550 8G 256G）
软件：Anaconda 5.2、python 3.6.1（均在创建的虚拟环境）
备注：之前就已经装了Anaconda 5.0（base），装了CPU版本的tensorflow1.8
实践的具体过程：
- 创建虚拟环境
- 确认GPU是否支持CUDA
- 安装CUDA（9.0版本）、cuDNN（v7.1 for CUDA 9.0）
本文标签： 环境 初体验 新手 Anaconda TensorFlow
版权声明：本文标题：anaconda tensorflow安装_新手初体验：Tensorflow-gpu1.8环境搭建与CPU比较（Win10+虚拟环境+实测结果）... 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/1731624266h1496125.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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