本文主要是介绍win10+Tensoflow1.8+Cuda9.2+cudnn7.1安装和使用，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！
安装
- 显卡型号：GeForce GTX 960 ，这里查是否支持：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)；
- Cuda9.2，按系统要求选择下载，https://developer.nvidia.com/cuda-downloads；
- cudnn 7.1 for cuda9.2，下载：https://developer.nvidia.com/cudnn；
添加环境变量”C:\tools\cuda\bin” - tensorflow1.8.0，要下载安装，tensorflow安装包地址：
https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel
安装：pip install tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl - Anaconda 虚拟环境。
命令：conda create –name tensorflow—gpu python=3.6 anaconda；；
使用
- 在spyder中调程序，在prompt中运行；
- 指定显卡：
import os
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “2” - 置使用GPU的百分比
import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
#进行配置，使用30%的GPU
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
session = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(session ) - GPU按需使用
import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True #不全部占满显存, 按需分配
session = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(sess)
总结
1.注意版本关系，cuda9.2+cudnn7.1+tensorflow1.8（不能用pip，下载安装）
这篇关于win10+Tensoflow1.8+Cuda9.2+cudnn7.1安装和使用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
