Windows10上安装tensorflow-gpu和cuda

废话就不多说了，直接进入正题：

首先介绍我的电脑，戴尔燃7000系统是Windows10，显卡是MX150，这一款显卡并不能在哪个英伟达提供的支持cuda的显卡列表上找到，但是经过试验，发现它也可以支持cuda，后来我发现原来是英伟达的那个列表已经很久没有更新了，所以并不包含我的电脑的这一款显卡。

第一步：准备所需要的软件

anaconda、visual studio2015、CUDA9.0、CuDnn7.0

第二步：安装软件

尽可能的按照本文的安装顺序进行安装软件，否则可能会遇到一些问题

1.安装python

运行下载的anaconda就行了，这里建议使用anaconda安装python3.5，anaconda有很多优点能实现多个Python版本的共存这里需要安装的是Python3.5.安装完之后检查一下Python的版本如下：

2.安装vs2015

这里要记住将VisualC++勾上就行了，因为需要vs2015编译一下文件，其他的默认就行了

3.安装CUDA

由于需要vs编译文件所以安装CUDA之前要确保vs2015已经安装成功。这里以一路默认好了。

安装好后的图如下：（图是借的）

安装好后验证CUDA安装是否成功：

成功如下图：

4.使用vs编译测试文件

进入C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0，使用vs2015打开Samples_vs2015

选择编译1_Utilities中的所有文件，在1_Utilities上右键选择生成就行，在这里要注意红框部分的debug改成release

编译成功后如下图：

成功之后在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\bin\win64\Release会多出如下文件

这里我们验证一下deviceQuery和bandwidthTest，具体就是在cmd中运行这两个文件

成功后如下图：

还有一个：

这两张图出现Result= PASS就说明成功了。

5.安装CuDnn

解压缩下载的CuDnn文件，会得到bin、include、lib这三个文件夹，将这三个文件夹复制到C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.0下

6.检验系统环境变量

在安装CUDA是如果一直是默认的情况下那么在环境变量中就已经存在CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_0,我们还要手动将C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.0\bin加入path中

7.安装GPU版本的tensorflow

打开anaconda的命令行输入pip install tensorflow-gpu（这里要注意的是要先安装pip和注意安装GPU版本的tensorflow）

安装好后检查一下是否安装成功：

8.检验是否成功

可以发现是成功了的。