本次安装参考了tensorflow官网的安装教程和JohnieLi的博客http://blog.csdn.net/johinieli/article/details/76960112。

 

以上是官网对于本次安装提出的必备的硬软件要求.

 

• 在http://www.nvidia.com/object/cuda_gpus.html确认你的显卡支持 CUDA。（若在列表中则支持CUDA编程）
• 建议安装 Anaconda，因为这个集成了很多科学计算所必需的库，能够避免很多依赖问题。anaconda安装后，需将以下三个路径对应目录添加到系统环境变量中
•     

      F:\Anaconda3

      F:\Anaconda3\Scripts

      F:\Anaconda3\Library\bin

1.（安装cuda之前建议先安装vs2013或2015，不建议2017）首先安装cuda，下载地址可从cuda官网下载。这里下载的是cuda_9.0.176_win10.exe。下载好后双击默认安装即可。

 

安装完之后CUDA_PATH_V5_0和CUDA_PATH这两个系统变量会自动为你添加上。

环境变量配置： 
cuda8.0安装完成之后在系统环境变量中自动配置了两个系统变量 
CUDA_PATH：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 
CUDA_PATH_V9_0：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 
但是为了之后的vs2013（或15）的配置做准备我们需要在配置五个系统变量 
CUDA_BIN_PATH：%CUDA_PATH%\bin 
CUDA_LIB_PATH：%CUDA_PATH%\lib\Win32 
CUDA_SDK_BIN：%CUDA_SDK_PATH%\bin\Win64 
CUDA_SDK_LIB：%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64 
CUDA_SDK_PATH：C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0 
在系统环境变量path后添加如下内容 

;%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;

2.安装cuDNN，将下载到的文件解压放到任何一个目录下就行，然后把你放的那个目录添加到Path 环境变量里。如C:\cuda。cuDNN同样要在官网下载，下载前需填写注册问卷。我下载的是cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip，等上传到网盘后可以在这里提供一个下载链接。

3.安装TensorFlow

# GPU版本
pip install --upgrade tensorflow-gpu

# CPU版本
pip install --upgrade tensorflow

等tensorflow安装好了，整个过程就ok了。

注意：

 

到这里如果你 import tensorflow 出现一堆报错信息的话，可以尝试这样解决：将这些文件复制到相应的位置，

1. C:\cuda\bin\cudnn64_7.dll —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing 
   Toolkit\CUDA\v8.0\bin
2. C:\cuda\include\cudnn.h —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing 
   Toolkit\CUDA\v8.0\include
3. C:\cuda\lib\x64\cudnn.lib —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing 
   Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64

除此之外，还有一个办法就是将C:\cuda\bin 也加进Path 环境变量里，经过测试这样也是可行的。

然后再次import tensorflow 应该就成功了。

感谢原博主提供的这个解决方案，我就是这样成功的。

 

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出现了Couldn't open CUDA library cupti64_90.dll的问题，这个问题是在使用tf.summary时出现的。在github中的一个issue里找到了答案：

 

参考资料：

http://blog.csdn.net/johinieli/article/details/76960112

https://www.tensorflow.org/install/install_windows?hl=zh-cn