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DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)

导读
本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow，安装之前各种谷歌，各种百度，各种国内外资料，做了充分准备。

目录

安装思路

1、tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn版本匹配官方推荐

2、先解释一下cuda与cudann

DL之IDE：深度学习环境安装之Cuda(并行计算和编程)、 Cudnn(加速深度学习任务)和NCCL(GPU系统的高性能通信库/多卡数据并行的通信)的联系和区别

3、下载并安装CUDA

(1)、先查看自己的电脑支持的NVIDIA驱动版本、CUDA的版本

T1、通过NVIDIA控制面板直接查询

T2、根据匹配查询

(2)、基于NVIDIA驱动版本下载并安装NVIDIA驱动

(3)、CUDA下载官网

(4)、cuda安装文件，如图所示 cuda_8.0.61_win10.exe

20190513

20211110(最后发现当前GPU不支持cuda_11.5版本)

(5)、cuda安装过程

20230601

(6)、cuda安装成功的测试

4、下载并配置cudnn

2011114

5、测试安装是否成功

5.1、cuda内置自带测试，偌出现Result = PASS即为成功

5.2、检测是否已配置系统环境变量

5.3、基于系统环境测试

6、安装tensorflow_gpu

7、最后测试是否安装成功

安装思路

第一步：先洗脸
第二步：照照镜子
第三步，因为现在电脑比较新，差不多都支持GPU运算，所以我以GPU下安装Tensorflow
参考文章：TensorFlow：深度学习框架TensorFlow & TensorFlow-GPU

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    A. 免费的设计资源 Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。 Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。 Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。 Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。 Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
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