CUDA9.1适配版tensorflow-gpu 1.6安装包

标题中的“tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.zip”是一个TensorFlow GPU版本1.6.0的打包文件，它是为了在Windows操作系统的AMD64架构（也就是x64架构）上运行Python 3.6版本的CPython解释器所定制的。文件中的“cp36-cp36m”表明该打包文件是针对Python 3.6版本，而“win_amd64”则指明了操作系统的位架构。此外，文件名中还包含了“tensorflow-gpu”，这说明该版本的TensorFlow是支持GPU运算加速的版本。 描述部分提到的是一个常见问题，即官方发布的tensorflow-gpu 1.6版本并不支持CUDA 9.1，而是只能支持到CUDA 9.0。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，能够让开发者通过NVIDIA的GPU来执行复杂的计算任务，而在机器学习和深度学习领域，GPU加速是非常重要的性能提升手段。 由于CUDA版本和TensorFlow版本之间存在兼容性问题，一旦使用了不兼容的CUDA版本，将会遇到各种运行时错误，例如“cuda.9.0.dll缺失”等。这种错误通常是因为TensorFlow试图加载CUDA某个版本特有的库文件时，由于该文件不存在，就会导致程序无法运行。这就需要用户确保他们的GPU驱动、CUDA工具包以及cuDNN库都与TensorFlow版本兼容。 为了解决这个问题，可以下载标题中所提及的“tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.zip”文件，这是一个专门针对CUDA 9.1版本适配的TensorFlow GPU版本1.6.0的安装包。安装了这个版本之后，开发者就可以在他们的系统上运行TensorFlow项目，并且能够利用GPU来加速训练和推理过程，从而大幅提升深度学习模型训练和预测的效率。 在了解以上信息后，我们还需要关注如何使用该压缩包文件来安装TensorFlow GPU。首先，用户需要确认他们的系统满足安装要求，包括： 1. 系统为64位Windows操作系统。 2. 安装了与CUDA 9.1兼容的NVIDIA驱动程序。 3. 安装了CUDA 9.1工具包。 4. 安装了NVIDIA的cuDNN库版本与CUDA 9.1相对应。 完成上述准备工作后，用户可以从压缩包中提取出.whl文件，并使用pip安装工具进行安装。在命令行中执行以下命令： ```python pip install tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl ``` 需要注意的是，使用pip安装特定版本的包可能会覆盖系统中已有的其他版本，因此，在进行安装之前，最好确认当前的系统环境是否允许这么做，或者是否有必要备份原有的TensorFlow版本。 最后，安装完成后，建议用户通过编写一个简单的TensorFlow程序并尝试运行来验证GPU加速功能是否正常工作。如果程序能够正确地识别并使用GPU，那么就可以认为TensorFlow GPU 1.6.0适配CUDA 9.1的安装成功了。