最近學習了TensorFlow-gpu版本的安裝，在這裡就簡單的記錄一下我的安裝過程，以免忘記和方便日後使用和查詢，首先我的安裝系統是WIN7+anaconda3，之前也試過用anaconda自帶的Navigator進行自動安裝，但是安裝好了tensorflow-gpu之後卻import不了，主要是相關的依賴庫沒有安好，最後也就解除安裝了進行重灌。這篇部落格的安裝過程，完全是按照部落格

中的內容進行的，但是由於上面這個部落格的系統是Win10的所以在安裝軟體的選擇上還是有所差異的，這裡就簡單的記錄下吧，詳細的內容可以參考以上的那篇部落格。

一、安裝TensorFlow-gpu

  安裝好了anaconda3之後就是安裝tensorFlow-gpu了，在win7系統上，開啟Anoconda Prompt，然後依次輸入以下的指令，（個人認為沒有必要非得先使用anaconda建立一個TensorFlow的環境）

 要輸入的指令如下：

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

接著就是一步一步的yes和漫長的等待。等安裝完成之後，就會出現安裝完成的字樣，但是如果此時開啟python並且import tensorflow是會報錯的，會提示cuda的版本不對，此時我們就要安裝對的版本的CUDA和cuDNN了。

二、安裝CUDA和cuDNN

    上面所說的對的版本的CUDA和cuDNN是指的是CUDA9.0和cuDNN7.0

    CUDA9.0的下載地址是

   cuDNN7.0的下載地址是

  相應的版本的我已經下載好了並儲存在百度網盤中，其下載連結為：

  接下來就是對CUDA9.0和cuDNN7.0的安裝了

 （1）首先安裝的是CUDA9.0，一般情況下CUDA9.0會安裝在

          C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 路徑下，這個安裝路徑一定要記住，之後還要用。這個安裝就不多講了。

（2）接下來是安裝cuDNN7.0。將cuDNN7.0的壓縮包進行解壓，並將解壓出來的三個資料夾，複製並貼上到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 路徑下。

三、新增環境變數

接下來是將一下的四個路徑新增到系統的環境變數中。其中修改環境變數的方法如圖所示：

四個路徑分別是：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include

四、驗證tensorflow的安裝

    由於本人使用的是PyCharm所以附上一個，檢驗TensorFlow是否安裝完成的程式示例和結果

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
print(sess.run(tf.add(a,b)))

執行結果如下：

寫這篇文章以來是供自己備忘，二來也希望能對大家有所幫助。