1 硬件要求
1.1 内存要求
硬盘剩余空间2G,内存超过256M，操作系统win7以上即可。详细要求见下表：
1.2 硬件环境
显卡要求：请对照NVIDIA提供的支持CUDA的显卡列表（CUDA GPUs）。显卡版本通过"系统属性-设备管理器-显示适配器"查看。（AMD的显卡不可以使用NVIDIA显卡的CUDA ）
1.3 软件环境
halcon17安装包，images for deep-learning，license，cudnn-9.0，cuda_9
2 软件安装
2.1 halcon-17 for DeepLearning下载安装
1) 安装 halcon-17.12.0.0-windows.exe
2) 安装 halcon-17.12.0.0-windows-images-deep-learning.exe，并导入lisence
2.2 CUDA9.0下载安装
· 下载CUDA9.0，CUDA9.0的下载地址：CUDA Downloads
· 安装CUDA，安装成功后会看到如下图：
· 验证CUDA安装成功：打开命令行，也就是cmd然后输入"nvcc -V"，如果安装正确的话你应该看到这样的输出：
2.3 cuDNN下载安装
· 下载cuDNN 7.0，cuDNN的下载地址：NVIDIA cuDNN，其中下载CuDnn前必须注册英伟达社区的会员，而且注册和下载得FQ，不然注册或者登陆不成功（这是一个坑）。
· 安装cuDNN，将cuDNN下载以后解压，你会发现"cuda"的文件夹下面有bin、include、lib三个文件夹，将这个三个文件夹复制到CUDA9.0安装文件夹下，如" C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0"。
· 注：cuDNN的版本必须与之前安装的CUDA的版本配套
2.4 创建thirdparty文件夹
在halcon的安装执行文件目录下创建thirdparty文件夹， 然后在CUDA的安装目录下找到 cublas64_90.dll文件，在cuDNN解压文件中提取出cudnn64_7.dll，讲这两个dll拷贝到刚才新建的thirdparty文件夹里。如我的目录结构如下
3 效果图
运行Halcon demo效果图：
4 参考文献
Windows平台安装TensorFlow-GPU-（CUDA 8.0 + CuDnn 6.0）方法一
如何在Windows x64系统下面玩Halcon 17.12 深度学习
版权声明：
本文由余涛创作，首发于onefish51的博客（http://www.cnblogs.com/onefish51和https://blog.csdn.net/weixin_31075593），未经允许不得转载，版权所有，侵权必究。