在昨天之前，我甚至還不知道GPU執行tf程式到底長啥樣，就在昨晚我開始嘗試了。那麼問題來了。

如何在windows系統下安裝tf並且成功執行呢？我先說說大致過程，然後吐槽下我遇到的一些坑。

第一步，確保你的電腦有GPU（當然這是廢話了）。這時候最好把顯示卡驅動裝好

第二步，安裝python環境，去python官網下載最新版本python（我用的就是最新的3.6.5），然後安裝，省事的話可以直接安裝在c盤，一步步next即可。（我是選擇自定義安裝在D盤的，注意請注意，如果機器被多個使用者使用的話，建議安裝時選上允許多人使用這個選項）。安裝完畢以後，就把python路徑，以及python路徑下的scripts加入到系統的path變數中，至此python安裝結束，多說兩句。別的教程或許會建議你使用aconda安裝，本教程是直接安裝程式，無需安裝aconda。這裡給出python下載連結

第三步，下載cuda 9.0以及cudnn9.0版本，同樣給出下載連結cuda下載，cudnn下載，一定要注意cuda與cudnn的版本一致，不然會死的很慘。另外cudnn下載的話，需要登入，可以拿自己的郵箱註冊一下。下載完畢後，就開始cuda的安裝，首先解壓檔案到一個臨時目錄，無需修改直接點選即可，然後會檢查環境，再到選擇安裝方式，這裡建議大家使用自定義安裝。（如果電腦提前安裝了vs2017的話，這裡需要去掉visual studio integration選項，不然後面安裝會報錯），自定義安裝可以全選。如果，顯示安裝失敗，注意查詢失敗項，然後去查詢對應問題，一般是衝突導致。安裝成功後，解壓cudnn，將其中的三個資料夾直接覆蓋掉cuda的相同資料夾。至此，cuda安裝成功。

第四步，tf-gpu版本安裝，直接在cmd下輸入pip install -U tensorflow-gpu就能進行安裝，至此，windows版本下的tf-gpu版本安裝完成。

第五步，測試環境。開啟pycharm IDE，輸入以下程式碼

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('hello,TensorFlow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

然後，編譯器選擇python所在路徑的python.exe，執行程式。如果沒有錯誤，並且顯示GPU相關資訊，恭喜你成功了。多麼愉快的事情。

事情不可能總是這麼一帆風順，豈不是沒王法了。前方高能，注意聽講！！！

下面來叨一叨遇到的坑以及解決手段

------------------

1.cuda解除安裝注意事項。如果電腦上曾經安裝過cuda，現在需要解除安裝重新安裝不同的版本cuda。良心建議是，解除安裝所有與cuda有關的程式，這裡以NVIDIA為例，開啟控制面板，刪除掉所有NVIDIA開頭的檔案，注意只保留兩個（一個是physx，一個是圖形驅動程式），如下圖。然後將安裝路徑下的NVIDIA相關檔案全部刪除乾淨，最好重啟電腦一次。然後就可進行新版本cuda安裝，具體方法見上面。

2.關於vs安裝事項。個人建議先安裝好vs2017（我的版本是這樣），然後安裝cuda過程中就不要重複安裝，去掉vs integration選項即可。

3.解壓cuda時報錯，顯示無法建立檔案。一個可能是因為360軟體沒關，另外就是你的舊版本cuda沒有解除安裝乾淨。

4.安裝cuda時，顯示無法正確安裝，安裝失敗。這時候需要看所有list中失敗那個選項是什麼，不需要關心那麼未安裝選項。大都是軟體衝突導致，解除安裝掉衝突軟體，重新安裝即可成功。

5.執行時，顯示無法找到cudart90.dll檔案，因為不在你的path路徑中。實際上電腦已經安裝了cuda9，為什麼還會顯示沒有呢？因為你沒有把dll檔案加到系統的path路徑中，這時候需要檢查系統的環境變數。需要將cuda\bin加入到path中，因為dll檔案在這裡。下圖中的四個路徑需要加入path。確認新增後，記得一定要重啟電腦，這樣環境變數才會生效（這是最簡單粗暴的辦法，當然還有好多不重啟電腦的辦法，這都不重要，重要的是能讓環境變數生效就ok）

到這裡為止，差不多你的GPU版本tf應該能執行起來了。因為錯誤差不多都被你遇到了，也恰好都被你解決了。

祝大家好運！！！