TensorFlow-GPU安裝避坑指南

媳婦安裝 TensorFlow-GPU花了2天的時間還沒有安裝成功，於是，我下定決心幫她安裝一次，遇到了很多問題，現記錄如下。

需要安裝的軟體包括：

1、安裝NVIDIA顯示卡驅動

2、安裝64位的Python 3.6

3、安裝tensorflow-gpu

4、安裝cuda

5、安裝cudnn

6、安裝Microsoft Visual C++ 2015

避坑一： 電腦的顯示卡必須支援NVIDIA，否則不能使用 TensorFlow-GPU。

這個可以用GPU-Z這個軟體來檢測，或直接在電腦裡檢視：

CUDA和CUDNN都是隻支援Nvidia顯示卡的

如果你的電腦不支援CUDA，那就不用進行後邊的安裝步驟了。

下載NVIDIA 驅動程式：

TensorFlow-GPU下載：

避坑二：目前的tensorflow不支援windows32位的python

避坑三：CUDA和CUDNN一定要注意版本的相容性，否則也不能成功安裝。

避坑四： VMware Workstation虛擬機器中不支援GPU的虛擬化。 虛擬機器中的顯示卡是虛擬的，稱為VMware SVGA 3D ，所以，不能使用CUDA ，即無法使用GPU

避坑五： 若安裝CDH版的 NVIDIA驅動 ，則NVIDIA 控制皮膚在Windows 10中需要透過應用商店進行安裝。安裝之後就可以透過英偉達控制皮膚（NVIDIA Control Panel）來檢視當前系統支援的CUDA版本了。或者在安裝 NVIDIA時不要選擇CDH版本，而選擇標準版後安裝後就有 英偉達控制皮膚了。

驅動程式型別需要選擇標準，不要選擇DCH，否則安裝後沒有 NVIDIA 控制皮膚。

----檢測GPU

其它安裝請參考：

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NVIDIA、cuda、GPU簡介及版本檢視

一、NVIDIA介紹

NVIDIA，中文名英偉達，是一家人工智慧計算公司，與ATI（後被AMD收購）齊名，專注於打造能夠增強個人和專業計算平臺的人機互動體驗的產品（一家顯示卡廠商），是全球可程式設計圖形處理技術領袖，發明了GPU，重新定義了現代計算機圖形技術，並徹底改變了平行計算。其中 NVIDIA 組織的 NVIDIA GPU 技術大會 (GTC) 是AI和深度學習領域的大會，也是全球範圍的GPU開發者行業聚會。

二、cuda介紹

CUDA（Compute Unified Device Architecture）

1、CUDA是顯示卡廠商NVIDIA推出的運算平臺，是一種通用平行計算架構，該架構使GPU能夠解決複雜的計算問題。 它包含了CUDA指令集架構（ISA）以及GPU內部的平行計算引擎。 開發人員現在可以使用C語言來為CUDA架構編寫程式。

2、隨著顯示卡的發展，GPU越來越強大，而且GPU為顯示影像做了最佳化。在計算上已經超越了通用的CPU。如此強大的晶片如果只是作為顯示卡就太浪費了，因此 NVIDIA 推出CUDA，讓顯示卡可以用於影像計算以外的目的。目前只有G80、G92、G94、G96、GT200、GF100、GF110、GK100、GK104、GK107平臺等NVidia顯示卡才能使用CUDA，工具集的核心是一個C語言編譯器。G80中擁有128個單獨的ALU，因此非常適合平行計算，而且數值計算的速度遠遠優於CPU。

3、CUDA目前支援linux和Windows作業系統。進行CUDA開發需要依次安裝驅動、toolkit、SDK三個軟體（安裝cuda是為使用GPU加速）。

4.檢視cuda版本（安裝環境可能用到）

開啟控制皮膚，選擇NVIDIA控制皮膚

選擇幫助下拉選單系統資訊，選擇元件

即可看到cuda版本

三、GPU介紹

1、顯示卡的處理器稱為圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU），它是顯示卡的“心臟”，與CPU類似，只不過GPU是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。

2、供應商：英特爾、NVIDIA、AMD等。

3、檢視電腦GPU型號

開啟我的電腦屬性

點開裝置管理器

點選顯示介面卡

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