新電腦從新安裝win10+python3.6+anaconda+tensorflow1.12（gpu版）

安裝了一天的軟件，遇到了不少坑，在快淚崩的時候，始終以磨刀不誤砍柴工鼓勵本身，堅持安好了，話很少說，上乾貨：

前言：

       TensorFlow 有兩個版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本須要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不須要。若是你要安裝 GPU 版本，請先確認你的顯卡支持 CUDA。我安裝的是 GPU 版本，採用 pip 安裝方式，因此就以 GPU 安裝爲例，CPU 版本只不過不須要安裝 CUDA 和 cuDNN。

       以前個人電腦不能安裝gpu版本的各類軟件依賴包，嚴重影響了學習速度，因此後來新買了電腦，以加快學習訓練，畢竟好的顯卡配置能夠很快的加速運算，帶有gpu的運算速度至少比cpu速度快幾百倍，固然也是看顯卡。雖然我新買的電腦gpu的版本也不高，可是畢竟資金有限（😂。。。）

       若是隻是用python，進行一些簡單工做，未來直接安一些依賴包的話，能夠先直接去官網，教程不少，我就不廢話了。。。。

      安裝python一、安裝python環境   參考：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606573927720991570&wfr=spider&for=pc

 工做：

若是電腦沒有安裝python，而後還要進行深度學習，以及不少科學運算的話：

一、原材料：

說明：

電腦配置：

LEGION筆記本
CPU Inter Core i7 8代
GPU NVIDIA GeForce GTX1060
Windows10

所需的環境：

Anaconda3(64bit)
CUDA-9.0
CuDNN-7.1
Python-3.6
 TensorFlow-gpu

二、若是能夠直接安Anaconda，由於安裝Anaconda就帶python，咱們若是安裝了就把已經安裝的python卸載掉，如何完全卸載：https://jingyan.baidu.com/article/4dc408487d1f11c8d946f1b1.html

到官網直接下載：https://www.anaconda.com/download/#windows

也能夠到清華鏡像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

只需注意如下一點，由於anaconda自帶python，因此在下載過程當中注意配置環境變量，勾選下面的兩個就能夠了：

 

三、安裝cuda和cudnn

（1）在anaconda下安裝cuda；由於如今的cuda在安裝TensorFLow時，CUDA已經到了9.1版本，可是TensorFLow1.7只支持到9.0版。另外，也要確認CUDA版本是否支持本身的顯卡。

安裝cuda9.0的過程能夠徹底根據這篇文章：https://blog.csdn.net/AAlonso/article/details/81504036

在安裝過程當中出現如下問題：

更新驅動：去官網http://www.geforce.cn/drivers有兩種選擇

你能夠下載GeForce Experience讓它本身幫你安裝，也能夠本身手動搜素下載驅動程序 

還有win10更新裏也能夠幫你安裝顯卡驅動
選哪一種本身看着辦吧

若是上述狀況都解決了，那就直接確認，以後重啓是能夠直接使用的。

參考（寫的很好）：https://www.jianshu.com/p/67619111f7a2

下載cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 

下一步是監測cuda安裝成功與否:

方法一：在dos窗口中輸入nvcc -V，若是輸出是cuda版本信息，則說明安裝成功

方法二：在cuda安裝文件夾中有deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe兩個程序。首先啓動cmd DOS命令窗口，默認進來的是c:\users\Admistrator>路徑，輸入 cd .. 兩次，來到c:目錄下輸入dir 找到安裝的cuda文件夾。

 

分別輸入deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe，運行結果如圖所示。Rsult=PASS則說明經過，反之，Rsult=Fail 則須要從新安裝。

 

 （2）下載 cuDNN，並解壓到目錄，把對應的目錄地址添加到path環境變量：

在下載CUDNN7.0以前，會提示你註冊一個帳號，輸入郵箱等相關注冊信息註冊一個帳號，而後用註冊的帳號進行登陸就能夠進行下載。

https://developer.nvidia.com/cudnn

我下載的是：

而後解壓，將解壓後的三個文件夾bin、include、lib文件夾，將這三個文件夾複製到安裝CUDA9.0的路徑覆蓋原有的文件。本機的安裝路徑爲：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

（4）環境變量，桌面時右鍵「此電腦」，選擇「屬性」打開系統窗口，而後選擇並打開「高級系統設置」進入系統屬性窗口，打開環境變量，而後將C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64，這三個路徑填到系統變量的Path中，這樣環境變量就配置好了

       至此，cuda和cudnn安裝完成。

 

4.打開Anaconda Prompt建立Tensorflow環境（python環境爲3.6）：

（1）

conda create -n tensorflow_gpu python=3.6

 

中間會讓咱們確認一下，輸入個y回車就行了。安裝好後會給咱們提示用activate，和deactivate進行環境的切換。

​ 在建立好的環境下，咱們先切換到建立好的環境中：

activate tensorflow_gpu

不用時退回到root環境使用以下代碼：

deactivate tensorflow-gpu

如今，基本環境已經配置好了，咱們要安裝一些重要的Python科學運算庫，Anaconda已經爲咱們準備好的一系列經常使用的Python苦，例如numpy，pandas，matplotlib等等，因此咱們只須要安裝一次anaconda庫就能夠把這些庫所有安裝好。

（ 接下來的安裝能夠按照如下方式進行：https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236

或者：我剛開始是按着這個安裝的，只是版本不一樣，就是由於這個 用該文的方法安裝tensorflow出現了問題）

（2）安裝須要的一些庫，由於creat命令所建立的環境中只會安裝一些基本的包，還須要下面的步驟來安裝本身建立的環境下的一些關鍵包

conda install anaconda

安裝GPU版本的tensorflow

conda install tensorflow-gpu

 後來一直出現這個問題：tensorflow安裝：「ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'」

解決：

  （1）個人是由於tensorflow版本問題：最後我也是抱着試試的心態經過清華鏡像修改的：pip install --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  ，這樣安裝就是    tensorflow1.12.0    的，結果成功了。

    （2）下面幾個連接是別人的：https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543

                                                    https://blog.csdn.net/hzh_0000/article/details/77430411

                                                    https://blog.csdn.net/dym755833564/article/details/75353619

最後：tensorflow-gpu環境下安裝spyder和Keras

conda install spyder

或者：

activate tensorflow-gpu

pip install keras

注：這裏使用pip安裝而不是使用conda，緣由是使用conda安裝會默認安裝cpu版本的tensorflow，以下圖所示：
使用conda安裝會提示安裝其餘依賴包，以下圖所示；這其中就包括cpu版本的tensorflow，這是咱們不想要的。

 

建議參考：

我發現按照這幾個博客就能夠：

 https://www.jianshu.com/p/67619111f7a2

https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236

CUDA+cuDNN配置看這個：https://blog.csdn.net/u010824101/article/details/80553847

這篇博客裏博主提供的下載鏈接已經不能用了，因此能夠到清華鏡像下載，而後去按照博主的方法安裝：https://blog.csdn.net/qq_36556893/article/details/79433298

能夠稍微看一下：https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543；若是忘記anaconda怎麼查看安裝等

tensorflow下載慢的能夠直接到清華鏡像：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/  下載對應的版本，而後將他複製到dos相同的路徑下

到官網去看看配置：https://tensorflow.google.cn/install/gpu