1.CUDA® Toolkit 8.0,到官網下載8.0的版本(不要下載最新的版本),安裝.python
2.cuDNN v5.1,解壓,把cuda目錄下的三個文件夾拷貝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0(這裏是cuda的默認安裝目錄)下. cuDNN的版本不少,很容易找到跟CUDA不配對的版本,window7的系統能夠到官網下載cudnn-8.0-windows7-x64-v5.1或cudnn-8.0-windows7-x64-v6.0這個版本.windows
3.Anaconda 或者原生的pip,安裝了Anaconda至關於安裝了一個python的版本管理器,最新版的Anaconda自帶了python3.6測試
4.window7上直接用pip install tensorflow 安裝會報錯.能夠下載tensorflow_gpu-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl(GPU版)和tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl(CPU版)到本地安裝,cp36表示基於python3.6(到下載目錄用pip install tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl執行安裝).ip
5.測試,用IDEA新建一個python的模塊,jre選Anaconda下的python.exe,新建一個test.py,v8
import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello!TensorFlow")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))get
運行看到打印了關於CPU或者GPU的信息,it