windows下python jupyter tensorflow-gpu环境搭建

文章目录

1. python基本环境搭建
2. tensorflow环境搭建（需要vs2015或者以上版本）
3. 参考资料

python基本环境搭建

首先https://www.python.org/downloads/windows/下载对应版本的python
安装的时候注意一下几点就ok，选择自定安装是为了更改安装目录，如果想安装早C盘，直接点第一个就行，然后无脑next
检查一下是否安装好了

出现’>>>’就表示安装好了
打开cmd 输入pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ jupyter

-i 是表示用国内源，清华的比较快
然后打开cmd输入jypyter notebook 大功告成

tensorflow环境搭建（需要vs2015或者以上版本）

试一下在jupyter里import tensorflow

不出意外会有这个报错，所以我们就要去下载cuda 10.0，后面的链接是给的9.0，不用管，让下什么版本就下什么版本，不要没事找事。
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive cuda 10.0的下载地址

本地版应该比网络版快，点击下载就ok，下载完安装，全部默认，不知道啥用就不要改了。
还需要下载cudnn，这个要注册之后才能下载

下载与cuda对应版本即可，之后解压，把解压之后的东西，放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0对应目录下
接下来配置环境变量：

计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0两个环境变量，接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量：

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0 CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64 CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64 CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64‘
在系统变量 PATH 的末尾添加：
CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;
再添加如下4条（默认安装路径）：
:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64； C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin； C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\lib\x64； C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64；
打开cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite

然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe。

如果都返回Result=PASS就是配置成功了。
进入pythonimport tensorflow啥都没发生，好了可以写代码了。

python基本环境搭建

tensorflow环境搭建（需要vs2015或者以上版本）

参考资料