为了方便学习深度学习，我在电脑上尝试安装了tensorflow-gpu1.0版本，在安装时也出现了很多错误，希望这期分享能帮助到深度学习的初学者们。　　

环境内容

tensorflow-gpu：1.13.2
keras：2.1.5
numpy：1.17.4

如果numpy报warning可以将其降至1.16.4

下载安装

Anaconda，官网地址：https://www.anaconda.com/distribution/

cuda10.0，官网的地址是：
cuda10.0官网地址
cudnn7.4.1.5。，官网的地址是：
cudnn官网地址

安装完后在C盘这个位置可以找到根目录。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
然后大家把Cudnn的内容进行解压。

解压放入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

配置tensorflow环境
Win+R启动cmd，在命令提示符内输入以下命令：

conda create –n tensorflow-gpu python=3.6

activate tensorflow-gpu

pip install tensorflow-gpu==1.13.2

pip install keras==2.1.5

需要注意的是，如果在pip中下载安装比较慢可以换个源，可以到用户文件夹下，创建一个pip文件夹，然后在pip文件夹里创建一个txt文件。

[global]
index-url = http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors =http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
trusted-host =pypi.mirrors.ustc.edu.cn

将.txt改为.ini

基本配置完毕

运行测试

打开pycharm,python环境用C:\Users\XX\Anaconda3\envs\tf1.0\python.exe

训练一个文件，第一次运行会卡在 tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1763] Adding visible gpu devices: 0，稍等片刻，或者重启运行会快点

如果开始训练，说明tensorflow-gpu安装成功。

出现报错：    return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块

在官网下载Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3

https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587

重启后修改环境变量，在PATHNEXT中添加.DLL：

以上问题就解决了，希望这期分享能在切实的帮到大家。。

解决安装tensorflow-gpu1.0的错误

原文：https://www.cnblogs.com/wigginess/p/13158694.html