cuda9.1 tensorflow1.6

cuda9.1不支持tensorflow1.6，1.5

cuda9.0 支持tensorflow1.6，1.5

cuda9.1想要支持的继续看：

mind/wheels是tiny mind开发的为Linux准备的特殊版本的tensorflow，包含支持CUDA9.1的tensorflow。

fo40225/tensorflow-windows-wheel是为了windows准备的。

搬运下载链接：linux可用CUDA9.1的tensorflow-gpu

另外：whl文件的安装自行搜索，需要在whl所在路径下使用pip install xxx.whl

这个装完以后在pip list里面显示的是tensorflow 1.6.0，但它实际上是gpu版的。

你可以使用这里的代码测试一下，代码明确要求使用GPU设备，为了方便搬运了一下：

import tensorflow as tf

with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')
with tf.device('/gpu:1'): c = a + b

# 注意：allow_soft_placement=True表明：计算设备可自行选择，如果没有这个参数，会报错。
# 因为不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，将会报错。
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))
# sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(c))

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原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/80145752