Win10+Tensorflow-gpu1.13.1+cuda10.1+cudnn7.5瘋狂踩坑記

寫在前面？

ATP曾經，曾經，曾經，擁有過一臺裝好了tensorflow-gpu的電腦。當初的ATP使用的仍是tensorflow1.7.1，還在煞筆兮兮地用tf.matmul手寫卷積神經網絡。

後來，ATP運行某代碼時出了問題，告訴ATP它用的tensorflow版本過低了。那麼ATP顯然須要升級一下。

聽說升級tensorflow須要同時升級cuda和cudnn，那麼ATP就把舊的卸了。

而後，它裝不上新的了。

在ATP用CPU訓練了若干模型後，ATP在一個不想學習的下午又打開了安裝教程。在安裝了一個下午之後ATP陷入了自閉，而後它讓npy陪它去食堂吃了兩串烤麪筋和四串烤魷魚，而後晚上回來又裝，而後裝上了，彷佛是成功的裝上了。

爲了防止其餘有相似境遇的程序猿陷入像ATP同樣不得不在晚上攝入額外熱量的境地，ATP決定把它的坑羅列出來供你們參考。

畢竟這類踩坑博文雖然網上有不少，但老是少正好適合本身的那一篇，就像ATP的零食箱子里老是少一件零食同樣。

如下內容假設你已經安裝了Anaconda而且明白它的基本使用。不然能夠去百度一下，這一部分實際上都大同小異。

先把舊的卸了

若是你的電腦純潔得像一張白紙那麼資瓷忽略這一部分。

實際上主要是要卸掉舊的cuda。像這樣打開開始菜單裏的設置：

找到「應用」，點進去，而後在列表上方的下拉菜單裏選擇按安裝日期排序，像這樣：

而後能夠發現裏面有一堆帶着cuda這四個字母的東西，把它們全卸了。換句話說，假設你的舊版本是9.2，那麼就把名字裏帶着9.2的全卸了。

別的東西不必動，也最好別動。有些人可能爲了圖省事把安裝日期是當天的東西全給卸了，但cuda的安裝程序可能會對之前就有的一些驅動進行更改。ATP有一次失敗的時候就一口氣把全部全卸了，包括一個叫GeForce的東西，而後它打遊戲的時候發現它的遊戲幀數從70幀每秒掉到了15幀每秒，嚇得ATP趕忙從新安裝了顯卡驅動，結果塞翁失馬把遊戲幀數提到了90幀每秒。

安裝cuda

首先要肯定你能夠安裝哪一個版本的cuda。查詢方法是打開控制面板（運行+control），打開「硬件和聲音」，找到一個叫「NVIDIA控制面板」的東西。

若是你的這個東西點不開，那可能須要從新裝一遍顯卡驅動。ATP的就是重裝了GeForce之後才能點開的。

打開之後是下圖這樣：

而後打開幫助->系統信息，在對話框裏的小標籤裏點「組件」。有一個叫「NVCUDA.DLL」的東西，後面跟着一串版本號，大概意思就是你的顯卡能支持哪一個版本的cuda。親測版本低了能夠，高了不行。以下圖：

而後能夠查一下你想安裝的cuda版本對應哪一個版本的tensorflow和cudnn。這個能夠很方便地百度到。

反正總之注意必定要按照對應關係安裝！要否則會亂七八糟的。

ATP打算裝的是tensorflow1.13，對應cuda10.1和cudnn7.5。

從這個地方下載cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

按照你本身的系統一步步選，最後選exe(local)便可。下載完了雙擊exe，選擇「精簡」安裝就能夠了，不須要自定義什麼東西。

安裝cudnn

從這個地方下載cudnn：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

它須要登陸，但不須要特別去註冊一個帳號，用QQ均可以登陸。

按照你的cuda版本下載對應的cudnn。必定要下載對應的！否則系統亂了都不知道咋亂的。。

它第一頁只有最新版本cudnn，若是要下載舊一點的版本能夠點下面的Archived Cudnn Releases，ATP下載的是7.5.0 for cuda10.1。

下載下來之後是個壓縮包。解壓開裏面有bin、lib和include三個文件夾和一個文本文件。

接下來是重點！ATP在這個地方卡了很久。

打開目錄C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1，它應該長這樣：

把剛纔那三個文件夾和一個文本文件直接複製到這個地方。實際上就是讓cudnn的bin文件夾裏的東西在這個cuda的bin文件夾裏，lib文件夾裏的東西在cuda的lib文件夾裏，這樣。

實際上，若是你打開cudnn的bin文件夾， 能夠發現只有一個文件叫作cudnn64_7.dll。剛纔作的事情等價於把這個文件複製粘貼到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin目錄下。

有時候安裝錯誤，tensorflow會報錯，意思是缺乏「cudnn64_7.dll」這個文件，問題就在於可能你沒有讓這個dll文件呆在cuda目錄的bin文件夾裏面。

這個也弄完了之後就okk了！就能夠用Anaconda新建一個環境，而後pip安裝tensorflow-gpu了。

注意在新建環境的時候要確保python是3.7，pip是19.1。而後pip install tensorflow-gpu，它就會自動裝上最新的1.13版本了。

若是安裝完了之後仍是有奇怪的問題，也能夠試試這個安裝源： https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel

一些問題

若是import tensorflow的時候報一個叫作「ImportError」的錯，頗有多是cuda的版本跟顯卡目前的支持不對應。

若是想把顯卡弄得支持最高版本的cuda，ATP的方式是從新下載顯卡驅動。由於ATP一開始的顯卡只支持到9.2，但從新下了驅動之後忽然神奇地變成了支持10.2。

順便，ATP的顯卡是1050Ti。

另外，要查看目前的tensorflow是支持CPU仍是GPU，能夠輸入這一段代碼：

import os
from tensorflow.python.client import device_lib
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="99"

if __name__=="__main__":
    print(device_lib.list_local_devices())

而後，沒了。ATP要是哪天再把它如今的版本卸了而後遇到了新的坑再來補。

反正關鍵問題就是找好對應的cuda版本，而後把cudnn放到正確的地方就沒問題了。