Win10 安装 TensorFlow（GPU）教程：详细步骤与代码实现

Win10 安装 TensorFlow（GPU）教程：详细步骤与代码实现

使用深度学习进行模型训练时，使用GPU可以大幅提升训练速度。而TensorFlow作为目前最为流行的深度学习框架之一，也提供了GPU加速的版本，即TensorFlow（GPU）。本文将介绍在Win10系统下安装TensorFlow（GPU）的详细步骤和相关代码实现。

硬件环境要求

在安装TensorFlow（GPU）前，我们需要确认计算机的硬件能够支持GPU加速。首先，需要一张NVIDIA显卡，并且开启了CUDA计算功能。其次，还需要安装CUDA Toolkit和cuDNN。

CUDA Toolkit和cuDNN的安装

1. 下载CUDA Toolkit和cuDNN对应版本的安装包。
2. 先安装CUDA Toolkit。在安装过程中，需要选择是否安装NVIDIA驱动和CUDA加速器驱动。如果已经安装了NVIDIA驱动或者计算机中没有NVIDIA显卡，则可以选择不安装这两个选项。注意，在安装的过程中需要选择安装的路径，并将其添加到环境变量中。
3. 然后安装cuDNN。解压下载的文件，并将其中的文件拷贝到CUDA Toolkit安装路径下的相应位置。

安装TensorFlow（GPU）

1. 在Anaconda环境下创建一个新的虚拟环境。可以通过以下命令完成：

   conda create -n tensorflow-gpu python=3.6
   

2. 激活创