Windows 10 安装tensorflow-gpu、CUDA及cuDNN

背景

安装CUDA是很多人学习深度学习的第一道坎，相较于已经装了开源显卡驱动的Ubuntu，在Windows下安装CUDA容易许多(但是Linux在工作平台平台上安装却又异常轻松)。
参考官网教程：https://www.tensorflow.org/install/gpu

版本

驱动版本，CUDA版本以及tensorflow版本需要一一对应。

可见tensorflow-gpu (2.1或更新)支持CUDA 10.1

下载CUDA

CUDA版本选择：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

某些情况可以下载local包获得更好的安装体验
下载network包则会在安装时自动下载所需文件

更新GPU驱动

CUDA 10.1 需要GPU驱动版本为 418.x 或更高版本 https://www.nvidia.com/Download/index.aspx

下载cuDNN

cuDNN版本要根据CUDA版本选择https://developer.nvidia.com/cudnn
选择Download cuDNN

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查看并勾选协议条款

选择for CUDA 10.1版本的cuDNN

接着"cuDNN Library for Windows 10"

安装

安装更新显卡驱动

打开驱动安装包安装

安装CUDA

运行安装程序

选择“自定义”

只需选择安装这四个，其他看自己需求。

安装位置一般默认就好，安装位置要记好，后面需要。

安装cuDNN

cuDNN是英伟达提供的计算机视觉的加速库。
解压下载的cuDNN压缩包，然后将解压出来的cuda文件夹下的所有文件移动到安装目录下。
参考上面的截图，例如我的目录为"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1"

设置环境变量

此步参考qilixuening

还要给系统设置环境变量，否则有些程序会找不到CUDA。
右键此电脑-属性-高级-环境变量


点击“新建”

#以下位置为默认安装位置，之前安装CUDA时候记下的安装位置在这里需要
#新建一条加入一条，等号左右对应着变量和值
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1
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

然后单击Path-编辑

找到编辑文本

#复制进去
%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin;C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\common\lib\x64;C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\bin\win64;
#没有回车，一整行

最后点击确认
结果如图

(以上实测不做似乎也没问题，也许是因为我不够见多识广)

测试

此步参考qilixuening

Win+R运行cmd，cd到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite（默认安装路径）然后执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe

两个程序的执行结果都出现"Result=PASS"即可。

安装tensorflow-gpu

可以选择用Anaconda安装

也可以选择pip安装

pip3 install tensorflow-gpu

pip安装可以将pip源换位国内源以获得更好的体验
具体参考