Win10 64bit GTX950 Anaconda3 環境下安裝配置TensorFlow

簡介:

  • Anaconda3 : 是世界上最受歡迎的Python數據科學平臺。
  • TensorFlow : TensorFlow是google的開源項目,是第二代深度學習系統
  • CUDA_v8:是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構,該架構使GPU可以解決複雜的計算問題
  • cuDNN_v5:NVIDIA CUDA深層神經網絡庫(cuDNN)是一個GPU加速的深層神經網絡原語庫。cuDNN爲標準例程提供高度調優的實現,例如前向和後向卷積,池,歸一化和激活層。cuDNN是NVIDIA深度學習SDK的一部分。

下載並安裝Anaconda3

下載Anaconda3,Python 3.6 version,並安裝,Anaconda中集成了pip包工具,pip 是一個Python包管理工具,主要是用於安裝 PyPI 上的軟件包,能夠替代 easy_install 工具,相似於npm 和 Linux中的 yum 和 apt-get指令,(我的理解)
下載安裝完成後:java

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下載安裝CUDA

選擇適配你的操做系統的CUDA版本,本人機器安裝win10 64bit,下面的補丁不是必須的,而後進行安裝python

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下載cuDNN

它是一個英偉達的深度學習庫,相似java的jar包,把它放置在CUDA的安裝目錄下的指定位置,具體細節以下:
下載完成後解壓獲得的文件:npm

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對應的是CUDA的目錄下這三個文件網絡

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把cuDNN三個文件夾中的內容分別複製到對應的CUDA下的文件夾中,cuDNN中的lib/x64中的cudnn.lib放入CUDA中的lib/x64下。架構


安裝TensorFlow

首先打開Anaconda Prompt(直接開始菜單搜索便可):工具

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  • 首先創建一個tensorflow的運行環境

    conda create -n tensorflow python=3.5
    -n指的是要命名的環境名稱,即tensorflow,固然你能夠隨意起名字 後面指定Python的版本學習

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至此,咱們設定好了一個TensorFlow的運行環境,咱們打開Anaconda Navigator 能夠查看剛剛配置的運行環境:測試

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  • 激活TensorFlow環境

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  • 安裝CPU版本的TensorFlow: pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
  • 安裝GPU版本的TensorFlow:pip install --upgrade tensorflow-gpu 這裏選擇安裝此項

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至此,安裝配置完畢,進入Python環境測試是否成功:google

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引入TensorFlow的包spa

import tensorflow as tf

遇到以下錯誤:

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在 import tensorflow 的時候這兩個問題同時出現,那麼頗有多是你的 cuda 和 cudnn 版本有問題,例如本文中用的cuDNN v5, cuda 版本是 8.0.60,而正確的是 8.0.44,因此上面的cuDNN版本要更換。

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