windows 10 下面安装tensorflow gpu版本和pycharm中使用

windows10 下面安装tensorflow-gpu很容易，但是在pycharm中使用可能会遇到些问题，这里记录下。

1、首先需要安装anaconda，去官网下载对应的exe即可，按照默认安装，这个基本上没有什么影响。anaconda安装好在进行下面的步骤，这里anaconda安装目录需要记录一下。

2、在桌面最下角点击程序栏，找到anaconda程序下面有个 anaconda Prompt，点击它，类似windows下面的命令行，执行安装tensorflow-gpu，如下图。

 

 这里需要指定具体的版本，如果不知道具体版本号，可以向上面一样先写一个错误的版本号，回车后会提示相应的版本号供我们选择，建议使用稍微旧一点的版本，而不是最新的版本，因为最新的版本可能没有对应的cuda和cudnn，这个后面版本不统一，可能会出现其它问题。这里我选择的是tensorflow-gpu==2.0.0。

这个过程需要连网，如果网络比较慢可能会需要多等待一会，毕竟比较大，速度快的话也要10分钟左右（1MB/s），安装完成后，可以在anaconda目录下面的Lib目录->site-packages中看到。后面pycharm需要使用的虚拟环境也就是加载anaconda下面的python.exe。

3、安装 cuda 和 cudnn。

安装之前需要去tensorflow官网去看下，需要的对应cuda和cudnn的版本。tensorflow-gpu对应的cuda和cudnn。打不开的可以看下面。

 

 根据tensorflow-gpu的版本看看对应的cuda和cudnn的版本号，在去下面两个地址下载对应的文件。

cuda下载：根据需要选择对应的版本，cuda toolkit下载

 

cudnn下载，第一次需要注册一下，按照要求注册就行。根据系统选择对应的版本，cudnn下载

 

 

 4、cuda 和 cudnn 下载好后，先安装 cuda，点击对应的exe即可，安装步骤去下载，cuda 安装选项选择 自定义，驱动程序组件选择第一个CUDA就可以啦，其它不需要。后面点击下一步，安装的时候确保安装目录空间够，不然会提示空间内存不足。cuda 安装完成后，在C盘下面可以看到这个目录。

 

 这个是安装完成后出现的文件夹，点击进去就可以看到安装的cuda 10的版本，这个安装好后把下载好的cudnn解压后，将其中的cuda文件夹移动到cuda目录下面。

 

 以上安装完成后cuda 和 cudnn 安装完成。

5、Pycharm 中使用tensorflow-gpu。

 

 添加anaconda下面的python.exe为虚拟环境。

验证tensorflow-GPU是否可以使用：

import tensorflow as tf
a = tf.test.is_built_with_cuda()  # 判断CUDA是否可以用
b = tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False, min_cuda_compute_capability=None) # 判断GPU是否可以用
print(a)
print(b)　　

若下面的这些提示没有找到，需要去cuda tooltik 目录下面找到对应的dll文件，将这些dll文件移动到windows下面的system32文件夹下面即可。

 

 这里应该是Pycharm运行时去找的dll文件是去windows/system32文件夹下找的。如果移动后还是找不到，把Pycharm关闭掉重新启动即可。至此安装完成。