Python 3.6下的GPU版本TensorFlow安装详细指南
1. 安装前准备
在Windows下搭建TensorFlow的开发环境需要安装三个关键组件：Python、显卡驱动和TensorFlow框架。接下来将一一介绍安装方式。
2. 安装Python环境
为了方便，我们选择使用Anaconda（开源Python发行版）进行Python环境的安装。Anaconda包含了conda、Python以及其他180多个科学包及其依赖项，功能十分强大。特别是Anaconda的虚拟环境功能，可以说是非常方便实用。你可以通过访问 来下载Anaconda安装包，并双击执行进行安装。
3. 创建虚拟环境
安装完Anaconda后，我们需要创建一个虚拟环境。在这里，我们选择Python 3.6作为环境的基础版本。请注意，如果已经存在同名环境，无法再次创建相同名称的环境。为了演示方便，本文通过Anaconda界面介绍如何创建虚拟环境。
4. CUDA 9.0安装
首先，你需要访问 来下载CUDA安装包。请根据你的电脑显卡型号选择适当的版本。在这里，我们以GTX 965显卡为例进行说明。下载完成后，双击安装并按照默认设置进行安装。如果你需要自定义安装，可以不选择安装GeForce Experience。
5. CuDNN安装
你还需要访问 来下载CuDNN库文件。在下载之前，你需要简单注册一下。请确保下载的版本与之前安装的CUDA版本匹配。下载完成后，无需安装，只需解压缩并将文件替换掉CUDA 9.0根目录下的相应文件即可。
6. 安装TensorFlow
打开Anaconda命令行终端，输入以下命令激活创建的虚拟环境：activate tensorflow。接下来，我们需要升级pip工具以防止在安装过程中报错。使用以下命令进行升级：python -m pip install --upgrade pip。完成升级后，安装TensorFlow 1.7版本的GPU版本，可以通过以下命令进行安装：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu1.7。
7. 验证安装结果
最后，我们可以验证一下安装是否成功。打开Python环境，输入以下代码：
import tensorflow as tf
hello ('Hello, TensorFlow!')
sess ()
print((hello))
如果能够成功运行并打印出"Hello, TensorFlow!"，说明TensorFlow安装成功。
通过以上步骤，你就可以在Python 3.6下安装并使用GPU版本的TensorFlow了。希望本文对你有所帮助！
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