在Window10下安装Anaconda3和tensorflow-gpu

【简述】 关于Window安装TensorFlow- GPU环境的文章网上已经有很多了，但是为什么还要写这篇文章呢，就是被网上的文章给坑了。由于tensorflow-gpu的版本和CDUDA版本，甚至CUDNN版本都有着对应关系，导致在安装TensorFlow- GPU入了很多坑，最后还是通过看错误信息，才顺利安装上的，因此分享这篇文章，避免小伙伴们入坑（大家可以对照我的模式来安装）。 借鉴了两位大神的安装教程之后，综合一下终于安装成功了。 https://www.cnblogs.com/raorao1994/p/8857229.html https://blog.csdn.net/qilixuening/article/details/77503631 先上环境：

【详细过程】 一、前提准备条件(所有内容全为64位，不要问为什么) 1、Python-3.5 2、Anaconda3-5.1.0 （python 3.6 version，64位） 3、显卡驱动：建议去英伟达官方下载，驱动不要最新的，时间最好跟cuda和cudnn发布时间相差无几。 4、CUDA-9.0.176_win10 （是V9.0版本） 此外包括了cuda9.0.176的两个补丁CUDA-9.0.176.1_windows 和 CUDA-9.0.176.2_windows 5、CUDNN-9.0-windows10-x64-v7 （其实是V7.0，官网下载下来是这个，需要注册帐号） 二、安装过程 1、安装python-3.5，默认安装即可，记得勾选环境变量设置。 2、Anaconda3的安装，也默认安装，记得勾选环境变量设置。 3、安装英伟达显卡驱动，默认精简安装即可。 4、CUDA的安装（核心来了）

① 右键以管理员身份运行cuda_9.0.176_win10.exe，下面按照图片操作

以上便是安装完毕cuda的主程序。 ② 接下来安装两个补丁，也分别以管理员身份运行，先安装补丁1：CUDA-9.0.176.1_windows，详细如下图所示：

③再安装补丁2：CUDA-9.0.176.2_windows，详细如下图所示：

以上便是cuda主程序和两个补丁的完整安装教程。 5、CUDNN的安装 解压CUDNN-9.0-windows10-x64-v7.zip，压缩包里面cuda文件下有三个文件夹（bin,include,lib）和一个txt文件，把这三个文件夹复制到你cuda的安装目录下，如果按照上面默认安装的话，路径是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0，将文件复制过来即可。

6、环境变量的设置 ★★★★★★ 接下来便是核心的核心了，网上教程大部分都是没有这部分，从而导致无法调用GPU。Window10系统直接小娜搜索“环境变量”，运行“编辑系统环境变量”，然后选择“高级”→“环境变量”，我们看到“系统变量”已经有 CUDA_PATH 和 CUDA_PATH_V9_0 这两个环境变量，还需要添加以下几个环境变量。

① 在“系统变量”下面点击“新建”，在弹出的窗口“编辑系统变量”中输入变量名和变量值，然后确定。 “变量名”：CUDA_SDK_PATH “变量值”：C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0

② 再依次新建以下四个变量名和变量值，分别确定保存。 CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64 CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64 CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

③ 在系统变量“Path”增加以下几条路径，点击“Path”，选择“编辑”。

在“编辑环境变量”窗口点击“新建”，依次新建以下四个变量 %CUDA_LIB_PATH% %CUDA_BIN_PATH% %CUDA_SDK_LIB_PATH% %CUDA_SDK_BIN_PATH%

再依次通过“新建”添加如下4条（默认安装路径）： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64； C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin； C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\common\lib\x64； C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\bin\win64； 如果你选用了自定义路径，上述这些默认路径都应该相应替换为你的自定义路径。安装完毕后如下图所示：

到此，环境变量配置完毕，我们可以验证是否配置成功，主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe：首先win+R启动cmd，cd到安装目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Tookit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,执行完毕，两个都返回“Result=PASS”,那么就证明环境变量配置成功。 三、安装tensorflow-gpu Win+R启动cmd，在命令提示符内输入以下 C:\User\***>conda creat –n tensorflow-gpu python=3.6 (这样在anaconda建议一个名字叫tensorflow-gpu的环境) C:\User\***>activate tensorflow-gpu (激活tensorflow-gpu环境) C:\User\***>pip install tensorflow-gpu==1.7.0 (安装tensorflow-gpu 1.7.0版) 待tensorflow-gpu安装完毕后，基于window10+anaconda3+tensorflow-gpu版就全部安装完毕了，可以采用网上各种方法测试显卡的威力。 【总结】 经过两天的不断尝试，最后总算安装完毕并成功在window10下用GPU运行程序，下图是测试效果，总的来说，环境变量一定要严格设置才能避免各种错误。 测试前：

测试中：

注：数据部分使用马赛克加以遮挡。

至此整套在Window10下安装Anaconda3和tensorflow-gpu流程结束。