win7安装tensorflow GPU版本

yalewoo 最后修改于 2019-05-11 发表于 2017-11-06 2,904 views 2

AI工具 tensorflow

首先要保证你的GPU对CUDA的兼容性是大于等于3.0的，参考这里：CUDA GPUs | NVIDIA Developer

我的显卡是 GeForce GT 640M ，正好是支持3.0的。

目前版本的tensorflow只支持8.0版本的CUDA，CUDA官网的最新版是9.0

我下载的是CUDA Toolkit 8.0 GA2 (Feb 2017)

因为显卡的驱动和CUDA必须要配套的，安装CUDA前需要先卸载以前安装的显卡驱动。安装CUDA8.0后，可以发现它自带的显卡驱动版本是376.51版本。

需要注册一个账号，CUDA8.0对应的版本是cuDNN v6.0

下载后解压，把 bin，include 和 lib 三个文件夹复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 目录下，和原先的目录直接合并就可以了。

我下载的版本是 Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64 python3.6的版本：https://www.anaconda.com/download/

安装后打开Anaconda Navigator，在Environment中新建一个环境

安装tensorflow-gpu

我的笔记本是双显卡，测试前需要设置全局应用独立显卡。

否则在运行 tf.Session() 时会出现 “设备是不可移动的,无法弹出或拔出” 的错误

然后打开 python 环境

测试代码：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

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