包含CUDA以及cuDNN Tensorflow安装配置：windows下py _安装

要求：必须是64位，机器的显卡必须是的显卡。
对于.x ，可以使用pip（安装CPU版本）和pip-gpu（安装GPU版本）
对于.7 ，只能通过源码编译来安装(操作系统)
4、安装步骤 1）、“win + R” 输入 cmd 进入命令行控制 2）、在.x的安装前提下，输入
pip install tensorflow-gpu==1.15.0（以1.15.0为例，具体版本选择参照下图）
进行的安装
的版本选择和的版本具有关联性,可以在命令行下输入“”查看相关信息，关联如下图：
相关信息查看链接：#gpu
3）、安装完成后，在命令行输入"-->"
pythonimport tensorflow
4）、根据提示进行下一步操作，如果没报错则表示成功，如果出现像下图所示（各种dll文件报错）则进一步操作
5）、-GPU安装-CUDA以及cuDNN
·CUDA下载安装链接
·cuDNN下载安装链接cuDNN下载时需要一个简单的注册
网址可能加载较慢，多刷新耐心等即可，附赠下载大礼包（.0版本），包含：（）、.7.0、.0.. 以及cudnn-10.0--x64-v7.4.2.24 网盘下载链接（提取码：f61r）（适用.3-3.7）
在CUDA和cuDNN选择的时候也要根据自己的机器、版本、以及版本进行选择
详细参见：版本选择
① 选择CUDA版本，不知道显卡适配什么样的CUDA小伙伴看下面
打开控制面板（打开方式有多种），点击左上角帮助-->系统信息-->组件，找到.DLL 查看对应的CUDA适配版本
② 然后去CUDA下载安装链接找到相应的版本下载，进行安装
在安装过程中可能会遇到安装失败的问题，多半原因是因为 (VS) 无法安装导致，下面是简单处理方法
· 如果电脑没有装，先去装一个。传送门：VS安装
· 安装完成VS后，再次打开CUDA安装包，选择自定义安装模式，在选项中去掉 (VS) 勾选，进行安装
③还需要安装对应版本的cuDNN下载安装链接
【包含CUDA以及cuDNNTensorflow安装配置：windows下py】将cuDNN的压缩包解压，然后将压缩包中的三个文件夹全部放到CUDA对应的根目录下，根据环境变量找到对应的根目录：（默认）C:\ Files\ GPU\CUDA\v8.0；
说明：在CUDA9.x版本以上是默认配置好环境变量的
然后在命令行输入“-smi”
nvidia-smi
如果出现以下信息，表示安装成功了！
6）、在命令行输入"-->"测试，通过则成功。
如果发现缺少某个dll的提示，一般情况下，按照以上步骤安装后，是不会出现-gpu的版本和cuda、cudnn版本不兼容的问题，大概率也不是缺少这个文件，而是无法链接动态库的问题。操作如下：
① 在CUDA安装目录下，默认为：C:\ Files\ GPU\CUDA\v8.0\bin；查找缺少的某个.dll 文件，如果找不到点击这里下载相关dll文件，下载结束后放在上述目录里。
②自己能找到相应的文件，系统却仍然报找不到的错：
将 “某个.dll ” 文件放入C盘的文件夹，解决（但是为外部动态链接，每次运行程序会显示' XXXX'语句，属于正常显示）
7）、到此，安装配置结束
一般情况下，版本相匹配是不会出现错误的，如果在某些测试下发现，缺少更多的dll文件，可以参考这篇文章，希望对你有所帮助