下載Anaconda3,Python 3.6 version,並安裝,Anaconda中集成了pip包工具,pip 是一個Python包管理工具,主要是用於安裝 PyPI 上的軟件包,能夠替代 easy_install 工具,相似於npm 和 Linux中的 yum 和 apt-get指令,(我的理解)
下載安裝完成後:java
選擇適配你的操做系統的CUDA版本,本人機器安裝win10 64bit,下面的補丁不是必須的,而後進行安裝python
它是一個英偉達的深度學習庫,相似java的jar包,把它放置在CUDA的安裝目錄下的指定位置,具體細節以下:
下載完成後解壓獲得的文件:npm
對應的是CUDA的目錄下這三個文件網絡
把cuDNN三個文件夾中的內容分別複製到對應的CUDA下的文件夾中,cuDNN中的lib/x64中的cudnn.lib放入CUDA中的lib/x64下。架構
首先打開Anaconda Prompt(直接開始菜單搜索便可):工具
conda create -n tensorflow python=3.5
-n指的是要命名的環境名稱,即tensorflow,固然你能夠隨意起名字 後面指定Python的版本學習
至此,咱們設定好了一個TensorFlow的運行環境,咱們打開Anaconda Navigator 能夠查看剛剛配置的運行環境:測試
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
pip install --upgrade tensorflow-gpu
這裏選擇安裝此項至此,安裝配置完畢,進入Python環境測試是否成功:google
引入TensorFlow的包spa
import tensorflow as tf
遇到以下錯誤:
在 import tensorflow 的時候這兩個問題同時出現,那麼頗有多是你的 cuda 和 cudnn 版本有問題,例如本文中用的cuDNN v5, cuda 版本是 8.0.60,而正確的是 8.0.44,因此上面的cuDNN版本要更換。