GPU环境配置——win10、tensorflow1.15.0、cuda10.0、cudnn7.6.3

以题目中环境为例，其他版本自行替换！

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前言

CUDA环境的配置必须严格按照版本要求进行。版本不匹配，一种情况会使程序不能运行；另一种情况程序可以正常运行，但是并没有正常调用GPU加速运算，具有较强的迷惑性。

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一、查看相应版本并下载

cuda历史版本下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cudnn历史版本下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive tensouflow各版本配套环境版本：https://docs.floydhub.com/guides/tensorflow/

1.依据tensorflow版本确定对应的cuda和cudnn版本

• 如图，我首先确定安装tensorflow1.15,然后查看tensouflow1.15需要的cuda和cudnn版本
• 确定版本后，到上文提供的地址下载cuda和cudnn相关版本即可

二、cuda以及cudnn的安装

1.安装cuda

这里一定要选择自定义安装，不然会安装很多乱七八糟没用的东西。当然，如果你不介意的话，推荐安装会很省心。。。

这样勾选：

安装目录不建议更改：

cmd键入nvcc -V，返回如下信息，cuda安装完成

2.搞定cudnn

解压cuDNN压缩包，可以看到bin、include、lib目录如下：
找到你安装的版本目录，打开，找到bin、include、lib目录，将cuDNN压缩包内对应的文件复制到bin、include、lib目录。

• 注意：是复制文件到bin、include、lib目录，不是复制目录

3. 添加环境变量

在环境变量的path项下添加两个变量：

• C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
• C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

4. 检查安装结果

打开 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite在此路径下打开powershell，然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,应该得到下图:

总结

干就完了！