Win10安装tensorflow-gpu1.8.0与CUDA9.0全攻略：MX250显卡

本文主要介绍了在Windows 10操作系统中如何安装并使用TensorFlow-GPU 1.8.0版本，配合Python 3.6，同时涉及到显卡MX250、CUDA 9.0和cuDNN的安装步骤。 在安装TensorFlow-GPU之前，首先要确认自己的计算机硬件配置，特别是显卡类型。本例中，作者的电脑配备了MX250显卡。在开始安装过程前，需要通过NVIDIA控制面板检查显卡支持的CUDA版本，发现TensorFlow-GPU 1.8.0要求CUDA 9.0，因此需要下载该版本。CUDA工具包可以从NVIDIA官方网站获取，选择与显卡兼容的版本进行下载。 CUDA的安装过程相对简单，通常可以接受默认设置。如果计算机已安装Visual Studio 2017，建议在安装CUDA时取消VS Integration选项。安装完成后，通过命令`nvcc --version`可以验证CUDA是否安装成功。 接着，需要安装与CUDA版本匹配的cuDNN。在NVIDIA官方网站注册后，下载相应版本的cuDNN，解压缩后将包含的三个文件夹替换到CUDA安装目录下的对应文件夹。这一步确保了GPU加速所需的库文件正确配置。 安装TensorFlow-GPU时，由于作者使用的Anaconda版本较旧，不能直接安装1.8.0版本，因此使用的是Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64，并创建了一个名为tensorflow的环境，指定Python 3.6版本。在创建的环境中，通过pip安装TensorFlow-GPU，使用国内镜像源以提高下载速度。 安装命令如下： ```bash conda create -n tensorflow python=3.6 conda activate tensorflow pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.8.0 ``` 至此，所有必要的组件都已安装完毕，用户可以在TensorFlow-GPU 1.8.0和Python 3.6环境下利用GPU进行机器学习模型的训练，大大缩短训练时间。需要注意的是，保持软件和库的更新对于获得最佳性能和兼容性至关重要。