Windows7 64bits下安裝TensorFlow GPU版本（圖文詳解）

 

 

 

 

很少說，直接上乾貨！

 

 

Installing TensorFlow on Windows的官網

https://www.tensorflow.org/install/install_windows

 

 

 

 

 

 

 　　首先，要說明的是，在tensorflow 0.12.0開始支持Windows下安裝了。tensorflow 0.12.0以前是隻支持Mac和Linux系統。

 

 

 

 

安裝環境要求：

• Windows 64位
• python 3.5
• pip 9.0.1
• tensorflow 0.12.0
• cuda8.0
• cudnn5.1
  查看gpu是否支持cuda

 

 

 

 

 

 

 

 

 

安裝過程：

　 下載python3.5

　　Windows下安裝TensorFlow只支持Python3.5以上的版本，因此安裝Python3.5，Python的安裝能夠從官網下載， Python 3.5 from python.org 或  Python 3.5 from Anaconda 下載並安裝Python3.5.0，Anaconda要選擇與Python版本配套的。Andconda能夠從官網下載， Andconda下載

Python的安裝須要設置環境變量，安裝教程能夠參考 Python3.5安裝教程。 

 

 

 

 

 

 

　　

　　安裝python3.5

 　　這個很簡單，很少說。

 　　上面兩個一個是IDLE集成開發環境，一個是普通編譯器，和CMD在看着同樣。

 

 

 

 

 

 

　　 Windows7安裝Python3.5時，可能會遇到問題，以下圖：

 

  　　解決辦法：這是由於，Windows版本問題，我一樣是這個問題，打開360之類的工具，更新系統漏洞，把系統更新到Windows7 SP1版本就能夠了。

 

 

 

 

　　升級自帶的pip版本pip3

　　考慮到自帶的Python3.x自帶的pip版本pip3.3較低，因此升級pip。

　　對此，須要修改Pip國內源。安裝完Python以後，Python3.x以上版本里面自帶有pip，Python3.x以上是pip3，pip下載速度很慢，看着網上各類資料，修改了下pip源。

　　使用國內鏡像加速pip安裝，作以下修改：

　　WIndows 7 在「C:\Users\用戶名\AppData\Local\pip」文件夾下，命名爲「pip.ini「，添加內容：

    [global]  
    index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  
    [install]  
    trusted-host=mirrors.aliyun.com  

 

　　可是Python3.x自帶的pip版本較低，須要更新，在cmd中輸入指令：

python -m pip install --upgrade pip  

　　或者

python.exe -m pip install --upgrade pip

 　 或者

pip3 install --upgrade pip  

 

 

 

 

 

 

安裝numpy

　　打開cmd使用pip進行安裝，輸入如下指令：

pip3 install numpy

 　　發現，numpy很快就能夠安裝好。

 

 

 

 

 

 

安裝TensorFlow

　　TensorFlow的安裝有GPU和CPU兩個不一樣版本，個人GPU不行，因此我安裝的是CPU的版本。

採用的輸入Shell指令進行安裝，

　　GPU版：

pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

 

 或者

pip3 install tensorflow-gpu

 

 

 

 

 

GPU版本tensorflow安裝GPU支持包

　　安裝cuda8.0

• 下載
• 安裝

 

 

　　安裝cudnn5.1

• 下載
• 安裝

添加解壓後的bin目錄到PATH環境變量

 

 

 

測試tensorflow

　　打開「Python3.5」，輸入如下測試程序:

$ python
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42
>>>

 

 

　　運行結果：

　　成功！

 

 

• gpu使用狀況查看

nvidia-smi -l # 實時返回GPU使用狀況

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