介绍在CUDA 10.0的大环境下,安装pytorch-gpu(1.3.1)和tensorflow-gpu(1.15.0)

0. 环境

• CUDA 10.0
• cudnn 7.4
• python 3.7.2
• windows 10

1. 安装Pytorch-gpu

1.1 方法一: pytorch官网自动化安装命令

问题：仅支持CUDA10.2或者CUDA11.1，不放心
官网链接：https://pytorch.org/get-started/locally/#mac-installation

1.2 方法二：下载whl文件自己安装

下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
需要下载 torch 和 torchvision
我下载的版本是(一定选择cu开头的)：

• torch-1.3.1-cp37-cp37m-win_amd64
• torchvision-0.4.1-cp37-cp37m-win_amd64

1.3 检验是否成功

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name(0))

2. 安装Tensorflow-gpu

2.1 找到对应版本直接安装

tensorflow_gpu与CUDA和cudnn版本对照表：
官网链接：https://tensorflow.google.cn/install/source#linux

我这里选择的是 tensorflow_gpu-1.15.0

pip install tensorflow_gpu==1.15.0

2.2 检验是否成功

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())