本人是一名准大三学生，在暑假也看了一些机器学习的内容，在看到神经网络这一部分内容时，决定安装一下tensorflow-gpu，本以为通过

pip install tensorflow-gpu

就可以，谁知道遇到的坑还不少，第一个问题就是缺少cuda这个软件，之后安装好了以后就是各种版本不对。

后来又尝试了

conda create -n gpu_env tensorflow-gpu

activate gpu_env

但是仍然没有什么作用，足足查了三天的资料，最后在今天把它搞定了。

我在本文中并没有详细提及之前自己遇到的问题，因为这样会使文章过于冗余和复杂。所以文章只是针对安装这一块的具体问题，图文更加直观易上手。

1.准备工作

    1.pip工具，python环境（大部分人应该都有，pip最好是最新版本）

    2.cudnn7.6下载地址

    3.cuda10.1下载地址

    网上很多的教程还需要类似VSCommunity2015等其他配置，但是本人在配置过程中并没有用到，所以这里也就不提了！

    1.2cuda下载

        进入下载链接后，可以下载local版本，这个版本比较大，下载完之后不需要联网就可以完成安装；也可以下载network版本,比较小，但是需要联网才能够完成安装

    1.3cudnn下载

        进入官网以后，直接点击DownLoad，会跳转掉以下页面，如果有账号，可以直接Login；如果没有（一般都没有），就需要注册一下账号，点击Join，完成注册，就可以下载了。

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2.安装tensorflow-gpu，cuda，cudnn

    2..1安装tensorflow-gpu

        通过

pip install tensorflow-gpu==1.13.1

        就可以直接安装tensorflow-gpu了。如果小伙伴们嫌弃速度比较慢的话可以将pip安装源换成国内的镜像，或者直接通过以下命令来安装

pip install tensorflow-gpu=1.13.1 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

        这是阿里云的镜像，还有其他的镜像，我在下面列出

        阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

  中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

  豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/

  清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

  中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

        命令之后应该十分钟之内就可以完成，如果你网速够快的话，几分钟应该就可以完成了。

    2.2安装cuda

        这也是最麻烦的一件事情，主要就是在第三步安装的时候记得需要我们自定义来安装，否则很容易失败。首先直接运行刚刚下载的cuda.exe就好，无论是network版本还是local版本。第一个地址是暂时存放的解压地址，安装好后会自动删除，第三步中自定义的地址才是真正存放软件的地址。第一步地址不要和第三步地址相同，否则安装完之后会自动删除。

        直接点击ok。

        然后下一步就放检测你电脑的显卡是否可以安装cuda，等待就好。

        检测好后直接选择同意并接受。

        第三步我们选择自定义

        点击下一步，然后将CUDA这个选项中的Visual Studio Integration上面的勾取消，点击下一步

        下一步就是选择安装路径，有三个安装路径，如果你嫌麻烦，可以直接选择默认，如果你想要自定义路径也是可以。推荐大家直接默认路径，一般默认路径就是

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit

        之后就可以选择继续安装了，之后可能会碰到一个是否继续安装图形卡，点击确定，然后默默等待安装好.

    2.3cudnn安装

        这一部分就比较简单，将我们下载好的cudnn压缩包解压到桌面（随便哪里都可以，桌面比较方便），得到以下这个文件夹

        然后将这文件夹里面对应的文件分别放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1（这是默认安装路径，如果你是自定义的路径，就按照自定义路径来）下面的对应的目录里面，bin到bin，include到include，lib到lib，记事本文件直接放在当前目录下就好。

        至此，所有的安装工作已经完成，检查你的环境变量里的path路径，会多出两个变量，图片的最上面两条

        以及多了两个环境变量

        我在path路径里又加了bin目录下的cudart64_101.dll的路径，因为在我import tensorflow as tf 时，报错，不能够找到这个dll文件，所有我将它也加入到了path路径里面。

          如果这一步也已经完成了话，那么tensorflow-gpu应该时可以正常导入了！

    3.总结

        这次的安装的话，总的说比较满意，毕竟也是完成了安装。回想之前安装的经历，各种软件，各种坑，发际线都随之增长了不少，之前比较懒，没有将这些安装，学习的心得记录下来，这一次也是新的经历，慢慢开始经营自己的Blog，会不时更新一些自己学习动态，生活经历等等。

        第一次写文章，也希望安装的同学们少碰到一些坑，顺利安装，