windows7安裝tensorflow-gpu開發環境

一、安裝anaconda

anaconda想必你們都不陌生，因爲網站登不上去，我找到了清華大學的一個開源鏡像，下載地址爲http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

下載完成後安裝，一步步點擊ok就好啦，這裏忘截圖了，因此就不放圖了，我將anaconda安裝在D:\software\anaconda 下。

注意將安裝路徑添加到系統環境變量中，右鍵個人電腦--屬性--高級系統設置-環境變量，在系統變量path中加入anaconda的安裝路徑便可，以下圖所示：

添加環境變量

此時在命令行下查看Python的版本，能夠發現電腦中已經成功安裝了python3.6的開發環境啦.

查看系統中的python版本

二、安裝Pycharm

Pycharm算是一款比較不錯的python ide了，下載地址爲：http://www.jetbrains.com/pycharm/

Pycharm分爲社區版和專業版，社區版須要付費或者激活碼，因此這裏我索性下載了一個社區版，下載，一路安裝暢通無阻。

三、安裝tensorflow-gpu版本

anaconda中已經內置了pip，因此選擇直接用pip進行安裝：

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

發現，報錯啦！

安裝報錯

出現這個錯誤的緣由是目前tensorflow-gpu版本只支持python3.5.2，因此咱們使用以下命令創建一個tensorflow的計算環境：

conda create -n tensorflow python=3.5.2

隨後激活此環境：

activate tensorflow

在此環境下執行安裝命令：

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

安裝成功！

四、安裝cuda和cudnn

只安裝了tensorflow是不夠的，想要配置gpu的開發環境，還須要安裝cuda和cudnn：cuda下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

下載以後安裝便可，一路點下一步！

cudnn下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

cudnn下載後直接解壓便可，須要將bin目錄添加到環境變量path中,以下圖所示：

將cudnn的bin路徑添加到環境變量

五、使用Pycharm進行測試

首先咱們須要將解釋器選擇爲咱們剛剛建立的tensorflow環境：

修改解釋器環境

能夠看到咱們新建的tensorflow計算環境只有這麼一點python庫，每次想要使用pip安裝新的庫時，須要先激活tensorflow環境，仍然使用activate tensorflow便可。

若是不想這麼麻煩，能夠直接將anaconda的python版本進行降級，使用命令：conda install python=3.5.2，降級以後再安裝tensorflow。

編寫第一個程序：

tensorflow示例程序

運行結果：

運行結果

至此，大功告成！

 

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本文來源自天善社區ruc_wenwen老師