tensorflow-gpu版安装
需要环境
- Anaconda
- CUDA
- cuDNN 注：tensorflow1.4用的是cuda8,cudnn6;tensorflow用的是cuda9,cudnn7，选择版本时要注意
CUDA安装
首先确认你的gpu支持CUDA，在这里可以看到
我用的是tensorflow1.4,因此cuda需要安装8.0版本的，安装9.0版本会报错，提示dll文件找不到下载地址 注：安装前需要先安装显卡驱动，可以去英伟达官网，下载GeForce Experience，自动检测驱动并下载，驱动装好后，再安装CUDA
cuDNN安装
下载地址,选择对应CUDA8.0的版本下载
将解压后的文件复制到CUDA的安装目录下
安装tensorflow-gpu
使用命令pip install tensorflow-gpu
测试代码
运行代码可以看到，使用的是gpu而不是cpu了！！！
import tensorflow as tf
# Creates a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print(sess.run(c))本文参与 腾讯云自媒体分享计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2018.01.24 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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