windows之家1.怎样判断cuda和cudnn是否安装成功win10
首先确认你的电脑是否安装了nvidia显卡，目前CUDA只支持Nvida的显卡，不支持AMD/ATI的显卡（AMD对OpenCL支持的很好）。在设备管理器中，可以查看显卡信息。如下图所示，含有NVIDIA的显卡，就可安装。
在官网上下载cuda工具包，注意是windows系统的，而且需要看清楚是笔记本还是台式机的安装包，下载笔记本的安装套件，名字为cuda_5.0.35_winvista_win7_win8_notebook_32-3,(cuda5.5类似)双击打开安装即可，，按照提示安装，在这过程中，它也会更新nvidia的显卡驱动。
CUDA工具包安装完成后，我们还需要确认，CUDA是否已经正确安装，我们可以先检查nvcc编译器是否正确安装，在命令提示符窗口中输入：nvcc -V，回车查看是否有版本信息。若出现版本信息，则证明nvcc安装成功，更一般的，我们会在命令行中运行在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v5.0\bin\win32\Release中deviceQuery程序，若能检测到cuda device则证明程序已经正确安装！
2.win10 cudnn怎样安装
NVIDIA CuDNN 安装说明
CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等。
CuDNN可以在官网免费获得，注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明，下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明。基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下（参考这里）
tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz
cd cudnn-6.5-linux-R1
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
执行后发现还是找不到库， 报错
error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory
而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
然后修改文件权限，并创建新的软连接
sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so
3.如何将cudnn安装到cuda
首先确认你的电脑是否安装了nvidia显卡，目前CUDA只支持Nvida的显卡，不支持AMD/ATI的显卡（AMD对OpenCL支持的很好）。
在设备管理器中，可以查看显卡信息。如下图所示，含有NVIDIA的显卡，就可安装。
在官网上下载cuda工具包，注意是windows系统的，而且需要看清楚是笔记本还是台式机的安装包，下载笔记本的安装套件，名字为cuda_5.0.35_winvista_win7_win8_notebook_32-3,(cuda5.5类似)双击打开安装即可，，按照提示安装，在这过程中，它也会更新nvidia的显卡驱动。CUDA工具包安装完成后，我们还需要确认，CUDA是否已经正确安装，我们可以先检查nvcc编译器是否正确安装，在命令提示符窗口中输入：nvcc -V，回车查看是否有版本信息。
若出现版本信息，则证明nvcc安装成功，更一般的，我们会在命令行中运行在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v5.0\bin\win32\Release中deviceQuery程序，若能检测到cuda device则证明程序已经正确安装。
4.windows怎么装cudnn
安装cudnn前，得确保正确安装好cuda
首先到官网下载cudnn:Nvidia官网cudnn 选择下载版本时要注意和Cuda版本匹配（这里下载的是cudnn-for-cuda-8.0-windows7-x64-v5.1）。下载下来的是一个压缩包，解压后有3个文件夹：
将这些文件夹覆盖至CUDA的安装目录下
例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\
即可完成安装。
5.win10 下怎么安装tensorflow1.3
如下的步骤请参考：
1.安装Python
下载python3.5.3 64bit，右键python-3.5.3-amd64.exe以管理员身份运行。
2.安装cuDNN
下载cuDNN 6.0 (for CUDA 8.0)，解压后将bin文件夹添加到环境变量PATH中。
3.安装Tensorflow
下载Tensorflow for Windows 64bit Python 3.5版本；
右键开始菜单，命令提示符，输入
pip install tensorflow_gpu-1.3.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
然后即可运行测试例程
6.win10下怎么安装tensorflow
如下的安装步骤请参考：
1. 安装Anaconda
选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda，官网现在的版本是Anaconda 4.3.1 for python3.6。笔者安装的是4.3.0版本的。
就和安装普通的软件一样，全部选择默认即可，注意勾选将python3.6添加进环境变量。
这样Anaconda就安装好了，我们可以通过下面的命令来查看Anaconda已经安装了哪些包。
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt :
conda list
可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。
2.安装Tensorflow
TensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本。
(1)打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：
(2)同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：
conda create -n tensorflow python=3.5
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。
(3)在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：
activate tensorflow
注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：deactivate
(4)安装cpu版本的TensorFlow
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如需要的请搜索其他博文。
这样tensorflow cpu版本就安装好了。
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