TensorFlow-GPU安装避坑指南

媳妇安装 TensorFlow-GPU花了2天的时间还没有安装成功，于是，我下定决心帮她安装一次，遇到了很多问题，现记录如下。

需要安装的软件包括：

1、安装NVIDIA显卡驱动

2、安装64位的Python 3.6

3、安装tensorflow-gpu

4、安装cuda

5、安装cudnn

6、安装Microsoft Visual C++ 2015

避坑一： 电脑的显卡必须支持NVIDIA，否则不能使用 TensorFlow-GPU。

这个可以用GPU-Z这个软件来检测，或直接在电脑里查看：

CUDA和CUDNN都是只支持Nvidia显卡的

如果你的电脑不支持CUDA，那就不用进行后边的安装步骤了。

下载NVIDIA 驱动程序：

https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn

TensorFlow-GPU下载： https://pypi.org/project/tensorflow/#files

避坑二：目前的tensorflow不支持windows32位的python

避坑三：CUDA和CUDNN一定要注意版本的兼容性，否则也不能成功安装。

避坑四： VMware Workstation虚拟机中不支持GPU的虚拟化。 虚拟机中的显卡是虚拟的，称为VMware SVGA 3D ，所以，不能使用CUDA ，即无法使用GPU

避坑五： 若安装CDH版的 NVIDIA驱动 ，则NVIDIA 控制面板在Windows 10中需要通过应用商店进行安装。安装之后就可以通过英伟达控制面板（NVIDIA Control Panel）来查看当前系统支持的CUDA版本了。或者在安装 NVIDIA时不要选择CDH版本，而选择标准版后安装后就有 英伟达控制面板了。

https://c.landian.vip/mo/mss/NVIDIACP.html

https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn

驱动程序类型需要选择标准，不要选择DCH，否则安装后没有 NVIDIA 控制面板。

----检测GPU

其它安装请参考：

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NVIDIA、cuda、GPU简介及版本查看

一、NVIDIA介绍

NVIDIA，中文名英伟达，是一家人工智能计算公司，与ATI（后被AMD收购）齐名，专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品（一家显卡厂商），是全球可编程图形处理技术领袖，发明了GPU，重新定义了现代计算机图形技术，并彻底改变了并行计算。其中 NVIDIA 组织的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 是AI和深度学习领域的大会，也是全球范围的GPU开发者行业聚会。

二、cuda介绍

CUDA（Compute Unified Device Architecture）

1、CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，是一种通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA架构编写程序。

2、随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此 NVIDIA 推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。目前只有G80、G92、G94、G96、GT200、GF100、GF110、GK100、GK104、GK107平台等NVidia显卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。

3、CUDA目前支持linux和Windows操作系统。进行CUDA开发需要依次安装驱动、toolkit、SDK三个软件（安装cuda是为使用GPU加速）。

4.查看cuda版本（安装环境可能用到）

打开控制面板，选择NVIDIA控制面板

选择帮助下拉菜单系统信息，选择组件

即可看到cuda版本

三、GPU介绍

1、显卡的处理器称为图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。

2、供应商：英特尔、NVIDIA、AMD等。

3、查看电脑GPU型号

打开我的电脑属性

点开设备管理器

点击显示适配器

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