python3.6下的gpu版本tensorflow安装详细指南

1、在windows下搭建tensorflow的开发环境需要安装三个环境：python，显卡驱动，tensorflow框架。现在一一介绍安装方式。

2、python环境的安装这里使用anaconda（开源python的发行版）， Anaconda包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，功能十分强大。特别是anaconda的虚拟环境，简直是神器。下载好后双击安装就好。Anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/download/

3、安装完anaconda后创建虚拟环境，这里选择python3.6的环境（因为这里已经有同名的环境所以无法创建）。

创建虚拟环境名称命名为tensorflow，使用命令行创建虚拟是一样的，这里仅介绍通过界面创建。

4、CUDA9.0安装

附上cuda的下载地址，https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择适合自己电脑的版本，这里使用gtx 965的显卡

下载完后双击安装，可以直接使用默认的方式安装，自定义安装的话可以不安装GeForce Experience

5、CuDNN下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

CuDNN下载需要简单的注册，下载对应cuda的版本

下载完成后不需要安装，解压后替换掉cuda9.0根目录下的文件就行

6、安装tensorflow：

打开anaconda的命令行终端，输入命令激活创建的虚拟环境 ：

activate tensorflow

7、升级pip工具防止安装到一半报错。

python -m pip install --upgrade pip

8、安装tensorflow 1.7

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu==1.7

到此tensorflow安装完成

9、打开python环境验证一下：

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

可以成功运行并打印出来说明安装成功。