win10配置cuda10.0，tensorflow，pytorch

参考知乎文章：Windows10安装tensorflow-gpu(2019.6新版本)

前言

今天在笔记本上windos10系统上安装了tensorflow-gpu和pytorch，记录一下以防下次需要

环境

• 显卡：MX150
• CPU: i5-8265u
• 系统：windows10 1903

准备

1. 确认自己的显卡驱动支持的CUDA类型：

   

   

2. 到nvidia官网上下载:

   1. CUDA10安装包
   2. CUDNN安装包

安装

1. 安装 Visual C++ 生成工具 2015(本人平时不怎么使用vs所以采取简洁安装)

进入官网下载链接选择“可再发行组件和生成工具”，下载并安装： 1. Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable 更新 3； 2. Microsoft 生成工具 2015 更新 3。

2. 安装CUDA10

安装步骤参考官方教程

安装完成后简单检查一下cuda的版本：nvcc -V

再看一下环境变量是否配置成功，这个应该是在安装过程中自动添加了。右键“此电脑”-“属性”-“高级系统设置”-“高级”-“环境变量”。

3. 安装cuDNN7.4.2

下载后的安装步骤参考官方教程。 解压cudnn7.4.2得到cuda文件夹，然后复制下面三个文件到 CUDA Toolkit 目录(CUDA我是默认目录安装的) 。

1. 复制<cuDNN路径下>\cuda\bin\cudnn64_7.dll 到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin.
2. 复制<cuDNN路径下>\cuda\ include\cudnn.h 到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include.
3. 复制 <cuDNN路径下>\cuda\lib\x64\cudnn.lib 到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64.

4. 安装tensorflow-gpu和pytorch

pip install tensorflow-gpu
pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

5. 测试

#测试tensorflow
import tensorflow as tf
#初始化一个Tensorflow的常量：Hello Google Tensorflow! 字符串，并命名为greeting作为一个计算模块
greeting = tf.constant('Hello Google Tensorflow!')
#启动一个会话
sess = tf.Session()
#使用会话执行greeting计算模块
result = sess.run(greeting)
print(result)
sess.close()：