1.判断目前机器的显卡驱动是否为最新，是否需要更新驱动。
2.根据要安装的tensorflow_gpu的版本，注意最开始安装的tensorflow 1.14版本要求cuda的版本是10.0,而安装时10.1，所以报错。
| 版本 | Python 版本 | 编译器 | 编译工具 | cuDNN | CUDA |
| tensorflow_gpu-2.0.0-alpha0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.19.2 | 7.4.1以及更高版本 | CUDA 10.0 (需要 410.x 或更高版本) |
| tensorflow_gpu-1.13.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.19.2 | 7.4 | 10.0 |
| tensorflow_gpu-1.12.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.15.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.11.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.15.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.10.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.15.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.9.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.11.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.8.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.10.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.7.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.9.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.6.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.9.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.5.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.8.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.4.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.5.4 | 6 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.3.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.4.5 | 6 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.2.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.4.5 | 5.1 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.1.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.4.2 | 5.1 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.0.0 | 2.7、3.3-3.6 | GCC 4.8 | Bazel 0.4.2 | 5.1 | 8 |
现在NVIDIA的显卡驱动程序已经更新到 10.1版本，最新的支持CUDA 10.1版本的cuDNN为7.5.0
3.下载cudnn 对应的包，放入到cuda安装的文件夹中。
4。在cmd下输入 nvcc -V判断对应的cuda版本是否安装正常。
5.修改pip下载地址，从清华镜像下载tensorflow。
6.测试tensorflow——gpu环境是否配置好
1 #!D:/Code/python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # @Time : 2019/8/26 18:28 4 # @Author : Johnye 5 # @Site : 6 # @File : test_tensorflow_gpu.py 7 # @Software: PyCharm 8 import tensorflow as tf 9 hello=tf.constant("hello111") 10 sess = tf.Session() 11 print(sess.run(hello))
7.将numpy降级为1.16,以下警告解决
Window10 RTX2070显卡+tensorflow_gpu1.14+cuda10.0+cudnn+7.4.2的环境配置