磕磕绊绊将tensorflow-gpu安装成功,现在将安装过程分享一下,希望对大家有帮助.

1.安装tensorflow-gpu

conda create -n tensorflow pip python=3.5

#创建环境

activate tensorflow

#**新虚拟环境

pip install --ignore-installed --upgradetensorflow-gpu

#虚拟环境下安装tensorflow-gpu

(pip install命令安装的版本为1.8.0)

2.测试tensorflow-gpu能否正常使用

测试发现并不能正常使用,而且报错内容推断tensorflow-gpu1.8.0应安装cuda9.0

我安装的是15版, 必须勾选Visual C++,其他按默认.

其实遇到的最大的坑就在这里,尝试多个cuda版本8.0\9.0\9.1\local\net均不能成功,而且cuda9.0似乎要求显卡驱动版本为385.54,搜寻网络发现无法找到.只能无奈卸载任何含有nvidia字样的程序与驱动,意外就能顺利安装cuda9.0(无报错\无兼容性问题提示).

千万不能循着”右下角nvida设置-帮助-系统信息-组件-nvcuda.dll”信息去安装显卡驱动要求的cuda版本.

安装成功标志

检测是否安装成功

拷贝对应版本cudnn文件入cuda

tensorflow虚拟环境下再次检测tensorflow-gpu能否正常使用

应该是缺少显卡驱动(为顺利安装cuda已卸载所有nvida程序和软件),查看设备管理器和已安装的程序发现确实是缺少显卡程序.

安装最新显卡驱动即可.

tensorflow虚拟环境下再次检测tensorflow-gpu能否正常使用

终于能够正常使用.

然而发现并没有使用gpu

按知乎回答 https://www.zhihu.com/question/263850405,输出中提示中有gpu信息才是使用了gpu,可能是否使用gpu取决于预算内容及代码中的设置.