gpu對神經網路模型的訓練具有很大的作用，如果想要基於tensorflow做好神經網路模型構建，那麼相對於tensorflow-cpu，tensorflow-gpu是我們更應該選擇的，gpu資源可以更好的利用顯示卡資源，加快模型的訓練速度(排除資料樣本極小的情況)。下面是作者安裝tensorflow-gpu的過程。（本操作在python3.7版本下進行）
首先我們需要操作的第一步是安裝tensorflow-gpu
然後可以輸入conda list檢查是否安裝成功
接下來是至關重要的一步，cuda的版本選擇及安裝
這樣的問題，這說明你沒有安裝cuda或者環境變數沒有設定
我們得先清楚我們的tensorflow所匹配的cuda是什麼版本的，進行以下操作
安裝時注意幾點
安裝結束後，我們需要對環境進行配置，開啟我的電腦->右擊滑鼠點開屬性->選擇介面內的高階系統設定->點開環境變數->環境配置
一開始已經有了
cuda_path = c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.0
cuda_path_v10_0 = c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.0
變數 值
做完以上步驟開啟終端輸入echo%path%檢視是否成功新增變數
有的電腦可能需要重啟才能啟用變數
安裝完cuda後我們執行tensorflow-gpu一般還會出現報錯 importerror: could not find 『cudnn64_7.dll』 ，這是就需要我們安裝cudnn
若如果出現以上的情況，說明已經成功的安裝並配置好tensorflow-gpu的環境了。
本文為作者實操過程，如果有什麼問題或者有趣的坑可以一起討論，謝謝！
win10安裝兩個版本 tensorflow
安裝兩個版本方法 1.先設定乙個虛擬環境 conda create n tensorflow2.0 2.在此環境下使用conda命令安裝 我一開始用的pip命令 總出錯 conda install tensorflow 2.0.0 重複以上操作可安裝不同版本 我電腦原來有1.9版本的 新安裝的2.0...
不是變數 win10 在win10下安裝manim
manim是製作簡單動畫的乙個python庫，具體介紹請參考 3b1b manim github.com 例如 無論是windows或者是其它作業系統使用者的安裝方式，在鏈結中有詳細說明。下面詳細說明一下安裝步驟，重點放在win10使用者可能遇到的問題上。anaconda,texlive,ffmpe...
Win10下安裝TensorFlow（GPU版本）
之前在用的 tensorflow 是 cpu 版本的，現在感覺雖然自己電腦的 gpu 沒有多強，但還是很有用的，因此把 tensorflow 換成了 gpu 版本的。安裝過程比較順利，但也有一些值得注意的地方，與大家分享下。要注意 tensorflow 需要 python3.5 以上的，別下錯了 有...