本文主要是介绍Windows 10 下载CUDA9.2 + cuDNNv7.2.1 + tensorflow-gpu 1.9.0，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
CUDA安装
根据官网描述在下载CUDA之前请确保：
- GPU型号兼容
- 支持的Windows版本
- 支持的Microsoft Visual Studio版本
cuda下载地址：http://developer.nvidia.com/cuda-downloads
这里我安装的是Microsoft Visual Studio 2017，但是之前在安装CUDA 9.2时总是安装失败，于是又尝试了9.1 ，9.0都是一样的问题，安装失败，所以我判断是Microsoft Visual Studio 的问题。之后重装了Microsoft Visual Studio 2017 ，成功安装。
输入nvcc --version或者nvcc -V验证:
cuDNN下载
需要注册一个官网帐号， 下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
解压缩下载的CuDnn文件，得到3个文件夹：bin, include, lib。
将这个三个文件夹复制到“C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.2” （CUDA安装路径）
之后确认环境变量：
确认CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8.0已经存在。
手动添加 “C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.2\bin”到Path里面。
pip安装Tensorflow-gpu
注意：
目前tensorflow还不能支持cuda9.2，所以只能通过源码编译或者别人编译好的安装包安装。大神编译的各种版本的tensorflow安装包地址：https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel
根据说明找到资源路径：
下载完成后：
将tensorflow_gpu-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
复制到C:\Windows\System32文件夹下，然后执行命令：pip install tensorflow_gpu-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl（若运行失败，会报错在哪个文件夹不能找到该文件，再把.whl文件移到指定文件夹即可）
最后pip list查看：
运行测试
完工~~体验gpu的运算速度吧
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