【深度學習篇】--Windows 64下tensorflow-gpu安裝到應用

一、前述

一直以為自己的筆記本不支持tensflow-gpu的運行，結果每次運行模型都要好久。偶然間一個想法，想試試自己的筆記本，結果竟然神奇的發現能用GPU。于是分享一下安裝步驟.

二、具體

因為版本之間有嚴格的對應關系，所以本文就將自己使用的版本對應分享如下，親測可以成功！！首先查看下自己的顯卡是否支持GPU，以下連接可以查看是否支持。

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

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1、安裝Anaconda 3.5版本，并配置好環境變量。

鏈接如下：https://pan.baidu.com/s/1zfAvvWlSVnKbaZ5459fWaA 密碼：4j0z

這里注意一個事情：

Anaconda3.4就是python3.5的版本。！！

配置環境變量：

2、安裝tensorflow gpu版本

首先需要卸載CPU版本 注意！！！不然后面會有問題！！

pip uninstall tensorflow 

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然后安裝GPU版本,這里指定GPU 1.3版本。

pip install –upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

?3、安裝CUDA

去官網下載 ，這里選擇CUDA8.0 不知道為什么9.0總是失敗 ，所以回退到8.0版本。

地址如下：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads4?

然后一直next即可！！

配置環境變量：

將以上CUDA的文件全部配置到環境變量中去。！！

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4、cuDnn庫安裝

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去官網下載對應CUDnn的版本，地址如下：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

推薦對應版本如下：

下載完后解壓：cuDnn目錄如下

將這里面文件復制到CUDA安裝對應目錄里面：

CUDA目錄如下：

5、測試

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()

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?這里即完成tensforflow的GPU版本的安裝，下面開始自己的深度訓練的飛速吧~~~

?注意！！當環境變量配置完后可以在CMD里面 echo %PATH% 若不生效 ，則重啟電腦即可！！！還有版本之間的對應關系，一定注意！！！

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