为了加快模型的训练和提高效率，于是乎入手TensorFlow的GPU版！

一、安装CUDA

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

首先检查自己的电脑有没有NVIDIA的显卡

检测环境：传输门 CUDA官方安装说明https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html

强烈建议大家按照官方的安装说明一步步走，先检测环境，在下载相应的版本，一定可以安装好cuda。

这里有一个坑就是,如果你是双显卡，只是用nvida来跑程序，那么在安装cuda的时候

1、sudo sh xxxxx.run(cuda的安装程序，选择runfile)
2、accpet
3、接下来是一堆无关重要的说明文档，按q直接跳过，如果你要细究估计要花1h以上读这个文档！！！
4、注意了，接下来就选择安装的部分，第一个是nvidia的驱动，如果已经安装就n，如果没有就y。

5、现在坑来了，如果你想回到图形化桌面来，这个openGL就选择n，不要安装！！！！

6、接下就是一些例子，自己选择！然后安装ok

二、下载cudnn

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

去官网下载对应版本的cudnn

安装官方的使用说明https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html就可以了！！！！

三、安装TensorFlow

推荐使用pip安装

这里也有一个坑那就是tensorflow的版本一定要与cuda的版本对应，不然白搭！所以在安装cuda前要，选好版本！

简单来说：tf1.6以上用只能是cuda9.0，其他的tf版本就是cuda8.0等，最好自己去查查！可恶的是tf官方和nVidia都没有版本对应的说明！！！

不过，我最后发现cuda的不同版本是可以并存的！只要做好软件链就ok！！！

祝大家好运！！

GitHub 加速计划 / te / tensorflow
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一个面向所有人的开源机器学习框架
最近提交(Master分支：2 个月前 )
a49e66f2 PiperOrigin-RevId: 663726708 2 个月前
91dac11a This test overrides disabled_backends, dropping the default value in the process. PiperOrigin-RevId: 663711155 2 个月前
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