[tensorflow] tensorflow-cpu/gpu 安裝過程

　　tensorflow因爲谷歌的緣由，不一樣的版本有時候改動比較大，因此決定好本身想使用的版本後就不要輕易更改，省得後續移植程序的時候出現不少錯誤。

　　本文以及後續文章關於tensorflow的學習和開發選在windows 10 平臺上，使用python。無論是python仍是tensorflow，網上都有不少安裝方式，可是最簡單快捷的應該是使用Anaconda。使用Anaconda管理環境最清晰和高效。

　　tensorflow-cpu： tensorflow-1.2.1，python3.6。

　　tensorflow-gpu:　tensorflow-gpu1.1.0，python3.5，cuda v8.0，cudnn v5.1。

　　安裝過程參照下述網站：win10-tensorflow gpu版安裝指南

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1.Anaconda的安裝

　1.1 下載安裝

　　Anaconda是國外的軟件，直接去官網基本不能下載。

　　使用清華的鏡像站下載：清華大學開源軟件。

　　同時清華還有幫助說明：鏡像使用說明。

　　點擊下載合適本身電腦版本的Anaconda。本文以及後續使用的爲win_10 64位系統，下載版本以下圖所示：

　　安裝完畢事後，默認使用環境爲root，python版本爲3.6。

　1.2 配置使用

　　進入軟件，如圖打開Terminal，配置清華鏡像源。參考網站。

　　

　　輸入如下命令，設置清華鏡像源：

1 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
2 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
3 conda config --set show_channel_urls yes

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2.tensorflow-cpu 1.2.1的安裝

 　　打開軟件：

　　搜索框輸入tensorflow，而後直接選擇tensorflow安裝就是。(注意別選成tensorflow-gpu版本了)

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3. tensorflow-gpu 安裝

　　tensorflow-gpu目前應該是隻支持python3.5，所以須要安裝python3.5的安裝環境。同時還須要安裝cuda、cudnn這兩個關於顯卡用於機器學習的驅動/庫(我分不清楚)。

　3.1 安裝python3.5

　　打開terminal，輸入：

1 conda create --name python35 python=3.5

　　或者在軟件中操做，注意選擇python3.5版本：

　　而後點擊生成的python35，便可進入python 3.5的使用環境。

　3.2 安裝tensorflow-gpu

　　在python35環境下，搜索框輸入tensorflow，而後直接選擇tensorflow-gpu安裝就是。(注意別選成tensorflow版本了)

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4.vc_redist的安裝(不必定是必須的，可是反正裝了吧)

　　官網下載地址，根據本身的機型，注意32和64位的區別。

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5. cuda和cudnn的安裝

　　注意tensorflow-gpu的版本，好比1.1.0和1.2.1所須要的cuda和cudnn的版本號是不一樣的。

　　tensorflow-gpu 1.1.0對應的是cuda 8.0和cudnn 5.1。下載地址，在官網中搜索想要的版本下載。

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6.完

　　一個python環境下，tensorflow只能在cpu或者gpu中選一種安裝。可是能夠新建python環境，在不一樣環境下，使用兩種tensorflow。

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2018-02-01 21:03:41