win10 + gtx1060 + cuda9.0 + Tens

所有软件打包下载地址：https://pan.baidu.com/s/1NXk0B92xeTuZCNZh-8p9ag

首先要确认你的显卡(GPU)支不支持TensorFlow,参考地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
比如我的是 GeForce GTX 1060，是支持的，如图：

image.png

https://www.tensorflow.org/install/source_windows ：
通过官网，确定TensorFlow 所依赖的其他软件，需要翻墙，不能翻墙直接看下图：

TensorFlow 所依赖的其他软件

所依赖软件如下，我们需要一个个的安装

1.python3.6
2.MSVC 2015 update3
3.CUDA9
4.cuDNN7

python3.6 安装：

https://www.python.org/downloads/windows/

Python3.6下载
下载后直接安装，勾选添加到环境变量Path，确保去掉Path环境里其他的Python

MSVC 2015 update3 安装

https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587

image.png

下载后直接安装即可

CUDA9 安装

什么是CUDA

image.png

下载地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下载9.0版本

image.png

下载windows 10 ，64位 版本

image.png 下载好的文件名

安装cuda：双击 cuda_9.0.176_win10.exe
解压到有足够空间的磁盘上：

image.png

解压后自动启动安装程序，选择 精简 安装，然后点击下一步：

image.png image.png

cuDnn7

下载cuDNN：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

image.png 下载好的cuDNN7

解压到任意一个目录下，然后把cuDNN加入环境变量PATH：

image.png

最后，安装tensorflow-gpu 1.8:

打开一个cmd，执行下面的命令

pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这里要注意的是指定tensorflow-gpu的版本是1.8，不指定会安装最新的版本，版本不匹配是跑不起来的
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 代表我们使用清华的镜像，速度非常快

跑一段简单的代码：

import tensorflow as tf
m1 = tf.constant([[2, 2]])
m2 = tf.constant([[3],
                  [3]])
dot_operation = tf.matmul(m1, m2)
print(dot_operation)  # 这里并没有结果
# 使用seesion ，方法1
sess = tf.Session()
result = sess.run(dot_operation)
print(result)

此图表示使用gpu成功