Tensorflow GPU win7

用tensorflow实现CNN做了一段时间的实验，从小小白到小白，还是学到了很多，然而，有一点很痛苦的就是速度太慢了，每运行一次程序就要等个好长时间，是我电脑太渣了？一度在怀疑自己适不适合搞深度学习，硬件环境不够何必折磨自己~~好在，tensorflow有GPU版本了，还可以在windows上安装了，为了做TF买的笔记本终于可以好好派上用场了~~不说废话了，开始记录安装过程，以后回顾也有个依据，也给有需要的亲们提供一点帮助，安装实现TF的GPU也是各种折腾，博客上面贴图太麻烦了，需要看图可以下载文档：点这里。

1.准备

CUDA 8.0

CuDNN 5.1

Anaconda

python 3.5

Tensorflow 1.1

2.开始

 第1步：安装CUDA 8.0

在CUDA官网上下载8.0版本，选择与自己计算机相对应的安装包【在下载过程中最坑的就是下不动了。。。有一个解决办法就是在linux环境下下载，我就是这么做的。我下载的是windows764位，分享在这里【链接：http://pan.baidu.com/s/1hrI0F0g密码：jrsn】】

下载完成后一路下一步，直接安装即可。

安装完成后，在cmd中输入：nvcc  -v 查看版本信息

安装路径在 C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing Toolkit\CUDA\v8.0

第2步：安装cuDNN 5.1

在cuDNN官网上下载5.1版本（与CUDA的版本匹配），需要注册NVIDIA用户，并加入开发组，填写问卷，然后下载对应的版本【同样，若在windows下下载不了，可以在linux环境下下载。我下载的分享在这里【链接：http://pan.baidu.com/s/1c2pILA4密码：1985】】

下载完成后解压，会有三个文件夹：bin、lib、include

将这三个文件夹复制到CUDA/v8.0目录下，覆盖v8.0中相同的文件。

第3步：安装Anaconda和python3.5

虽然直接从python官网下载python3.5安装是可以的，但是我在做后续程序的时候总是缺包，而这些包又不容易下载，因此安装Anaconda，缓解缺包难下载的问题。

第4步：安装tensorflow

使用Anaconda安装tensorflow GPU版本（我下载的是tensorflow_gpu-1.1.0，【链接：http://pan.baidu.com/s/1qYwgFQs 密码：sbg2】）。

第5步：验证tensorflow gpu

验证tensorflow gpu【这也是坑开始的地方】

打开python，输入：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant(‘hello’)

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

 

如果几个命令下来没有问题，恭喜你，安装ok了。

但是，我就遇到了两大问题。

问题1：GTX无法弹出

运行到sess = tf.Session()出错：

NVIDIA GeForce GTX 设备是不可移动的，无法弹出或拔出

百度了一下，看到大部分人说是显卡驱动太高了，右键“我的电脑” “管理” “设备管理器” “显卡适配器”，找到自己的独立显卡，然后右键查看属性，选择“驱动程序”，有驱动的版本。

既然说是驱动太新了，那就下载一个旧版本的，刚开始是用驱动精灵随便下的一个旧版本的，重启的时候蓝屏了，吓得我还以为电脑要挂掉了，强制关机启动之后先看看驱动在不在，然后再次运行测试程序，居然没有出现GTX无法弹出的问题了，而是打印出了GPU的信息，真让人欣喜，满怀期望的运行最后一个命令，结果，出现了一个新的错误，问题2:cuda driver version is insufficient for cudaruntime version

问题2：cuda版本与运行版本不匹配

cuda driver version is insufficient forcuda runtime version

百度说是CUDA的版本与运行时的不匹配，CUDA需要足够高的版本，这是版本又低了的节奏？？！！！好吧，又需要重新安装高版本的驱动，然后又出现了问题1中GTX无法弹出的问题。。。用GPU-Z查看，计算能力中的CUDA是没有打勾的。

 

驱动版本是高了也不行，低了也不行，到底用哪个版本啊？回到CUDA8.0安装的时候有个安装选项，通常是选“精简安装”，但其实选择自定义后会发现CUDA安装的一些组件的版本信息，而且CUDA安装的时候会自动升级版本，但是不会对版本降级，所以安装的版本比CUDA里的组件的版本低一点就好（至于为什么太低的版本升不上来，不大清楚额~~）

现在知道了驱动版本不能太高也不能太低，那就选个差不多的，首先是卸载当前的显卡驱动，然后在驱动精灵上安装旧版本，或者在网上下载旧点的版本。下载安装完成后，重启电脑，一定要重启！重启后查看显卡驱动是否对应着。

重新安装CUDA，选择自定义安装，看看安装包的组件，完成后将cuDNN的文件还是覆盖到CUDA/v8.0中，重启电脑，一定要重启！重启后用GPU-Z查看，计算能力中CUDA是打勾的。

再次运行测试程序，成功打印出了GPU信息和程序结果，两个问题都解决了，真的是够折腾的，但折腾的过程中还是了解到了不少，挺有收获的~~用CNN程序小测了一下CPU和GPU的速度，果然快不少啊~~

最后，要感谢博主@infovisthinker的一篇博客：http://blog.csdn.net/infovisthinker/article/details/54705826，帮助了很多~~