Windows+Python+Pycharm+CUDA+Tensorflow（GPU）安
装教程
escapexml10Windows系统下使
Machine Learning，偶尔还可以吃吃鸡。想着之前⽂章中 在Windows
趁着双⼗⼀⼊⼿了⼀台组装机，平时⽤来跑跑Machine Learning
TensorFlow到新电脑上。在搭建⼯作环境的过程
querywrapper怎么读Pycharm安装GPU版本的TensorFlow
⽤Pycharm
TensorFlow，本⼈同样想通过Pycharm
Pycharm快速安装CPU版本的TensorFlow
cuDNN版本跟TensorFlow
TensorFlow版本不匹配问题。我介绍下⾃⼰的安装过程，希望该⽂对你们有帮助！
CUDA Toolkit、cuDNN
中碰到很多问题，⽐如CUDA Toolkit
限于个⼈⽔平，如有错误请指出！
安装准备jsoup爬虫是什么意思
安装前请确认你GPU的CUDA计算能⼒⾼于3.0（NVIDIA官⽅⽀持的对照表在这⾥ ）
接下来我将介绍⼀下需要安装的软件（Pycharm和Python安装不介绍了）：
· CUDA Toolkit 8.0  （官⽹ 下载）
· cuDNN v6.0    （官⽹ 下载，下载该软件需要先注册账号）
· Pycharm社区版    （社区版免费）
` Python 3.6.3
注：⽬前，Pycharm安装的TensorFlow-gpu 版本为1.4.0，测试⽬前只⽀持到CUDA Toolkit 8.0、cuDNN v6.0，虽然官⽹已经有CUDA Toolkit 9.0。
主要介绍下CUDA Toolkit 8.0和cuDNN v6.0下载过程：
CUDA Toolkit 8.0 下载：
CUDA Toolkit 8.0下载⽰意图
下载安装包和补丁包cuDNN v6.0 下载：
选择相应版本的cuDNN
安装过程
· CUDA Toolkit 8.0
安装完CUDA Toolkit 8.0检查是否安装完成：
cmd命令⾃查
· cuDNN v6.0
将cuDNN v6.0解压后，添加路径到环境变量Path中：
注意定位到⾃⼰的bin⽂件
· Pycharm
电商网页html模板pgsql打开pycharm，在菜单栏⾥flie-settings-project-project interpreter，选择python3 interpreter，然后点击++按钮，输⼊tensorflow，install package。
pycharm python安装教程
TensorFlow-gpu安装⽰意图
⾄此，TensorFlow-GPU版本就在电脑上安装好了。
本⼈迫不及待⽤GPU版本的TensorFlow测试了下之前⽂章（使⽤Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码）在笔记本上跑的代码，效果显著。相⽐之前9⼩时1800步，现在只需要559秒1900步，兴奋！！
总结
本⽂介绍了在Windows下TensorFlow GPU版本的安装教程，安装CUDA注意版本之间的兼容性，测试下来TensorFlow1.40⽬前只⽀持到CUDA Toolkit 8.0和cuDNN v6.0。
最后贴下新机配置（i7 8700K / Z370 / GTX1080）
希望⼤家以后在TensorFlow的学习道路中少点阻碍

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