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&ps：mirrors.tuna.tsinghua.edu.
[install]
trusted-host=https：mirrors.tuna.tsinghua.edu.
③非常重要的是，GPU计算需要利用C++，这需要下载VisualStudio2015（注意，在本书编写过程中，该版本是最适合的，不要安装更高版本），图7-4显示了安装过程。
图7-4VisualStudiounity安装
④接下来从NVIDIA的开发者网站下载CUDA并安装，需要注意TensorFlow1.7对应的CUDA版本是9.0（不要下载9.1版本）。
而如果安装的是TensorFlow1.2，则需要安装CUDA8.0。
⑤接下来安装7.1，它也可以从NVIDIA开发者网站下载。
将下载的解压，解压后有三个文件夹，分别是bin、include和lib，将它们放到ProgramFilesNVIDIAGPUputingTookitCUDAv9.0中，如图7-5所示。
图7-5配置示意图
⑥安装GPU版的TensorFlow。
从TensorFlow官网下载最新的GPU版本，通过在命令行窗口输入
pipinstalltenspu-1.7.0-cp36-_amd64.whl
安装所需的GPU版TensorFlow。
这里tenspu-1.7.0-cp36-_amd64.whl是下载的文件名，其中的1.7.0是版本号，版本不同会有所区别。
某些情况下可能需要更新pip，这可以通过如下命令实现
python-mpipinstall–upgradepip
图7-6显示的就是安装TensorFlow的过程。
图7-6安装GPU版TensorFlow
⑦接下来通过下述方式查看TensorFlow是否安装完成。
In[45]：fromTensorFlow.Pythodevice_libas
_device_lib
In[46]：local_device_protos=_device_lib.list_local
_devices（）
In[47]：local_device_protos
Out[47]：
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