标签：nump 必须 byte 进程拷贝 访问 googl 下载 英伟达 python
1：打开以下网址，找到你要安装的tensorflow版本，以及这个版本对应的其他依赖的版本。依赖版本必须对应上，否则tensorflow会不正常。
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=zh_cn
https://tensorflow.google.cn/install/source?hl=zh_cn#linux
我的环境是win10, 1070显卡，安装tensorflow_gpu-2.0.0，于是找到了下面这条。我不是源码编译安装，所以不需要bazel工具。
按照指示，去英伟达开发者网站下载CUDA和cuDNN，需要访问外网，否则下载下来是不可用的一个40多Byte小文件。下载cuDNN需要注册账号，填写一些简单的信息。
CUDA下载后直接双击安装。
cuDNN下载后是一个压缩包，解压后放在一个固定目录，然后将解压后的目录下的bin目录添加到环境变量PATH中。
2：python的安装，相信你肯定已经有python了，我也是。这里需要将自己的python卸载掉，然后下载ANACONDA，使用ANACONDA自带的python。如果不卸载你的python，安装ANACONDA后会存在2个python，最终导致包错乱，这是我遇到的一个问题。
3：确保你的系统只有一个python后，安装tensorflow：
pip install tensorflow_gpu；非常慢，最后read timeout。所以需要换一个pip源，网上有很多教程，随便换一个就行。换了之后，pip install tensorflow_gpu一分钟完成。
4：安装完成，但是当你import使用时，还可能会报错，我遇到的错误是winError 193，这个错误是32位和64位不匹配导致，仔细看报错堆栈信息里面带的那些库，发现一个numpy字样，怀疑是numpy是32位的，于是把pip uninstall numpy；pip install numpy；这样卸载再安装，numpy变成64位的了，import成功。
细节提示：系统PATH环境变量，在程序启动时，会从父进程传给子进程。所以当你修改了PATH后，只在系统中生效，普通进程是不会生效的，因为它带的是启动时父进程拷贝给他的。所以需要重启进程，环境变量才会更新
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原文地址：https://www.cnblogs.com/xjjsk/p/13212221.html
