Windows安装TensorFlow(CPU/GPU)

安装TensorFlow(CPU和GPU版本)

本文展示如何在windows操作系统上安装python版本的TensorFlow，包括CPU版本和GPU版本。

目前windows系统中的TensorFlow(TF)只支持python3.5.x，所以习惯用python2的童鞋们要适应python3啊。

本文的安装步骤，要求在安装时能翻到google

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1、安装python3.5.x

可以利用Anaconda进行安装，Anaconda中集成了python用到的各种第三方类库。

Anaconda可以直接从官网下载：下载Anaconda，打开网址后可以看到支持的三种系统：

选择windows，现在官网中最新的Anaconda是4.4.0版本，这个版本中支持的python是3.6，但是我们需要python3.5，所以点击zipped Windows installers：

选择4.2版本，再根据你电脑的系统，选择安装32位还是64位，安装时可以一路next。

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2、安装TF_CPU

可以直接在cmd命令行输入pip命令：
pip install –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.0rc2-cp35-cp35m-win_amd64.whl

或者手动去python官网下载tensorflow，然后输入下面的命令，实现本地安装：
pip install tensorflow-1.2.0rc2-cp35-cp35m-win_amd64.whl

在安装过程中会自动安装TF的依赖包。

之后可以测试一下是否安装成功：

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3、安装TF_GPU

(1) 安装CUDA和CUDNN：
CUDA：下载CUDA
CUDNN：下载CUDNN

下载CUDNN时稍微有些麻烦，要注册Nvidia用户，并加入CUDNN开发组，填若干问卷就可以下载了，选择下载版本时要注意和CUDA版本匹配。解压后覆盖至CUDA的安装目录下
例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

(2) 安装TF：
在cmd命令行中输入pip install –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.0rc2-cp35-cp35m-win_amd64.whl

安装成功后，同样可以利用上述方法验证是否安装成功。

注：GPU版本的TF在运行程序时，每次会先加载CUDA，在程序中看到5个successfully open CUDA library…就说明安装成功了。

GPU版本的TF对显卡有要求，需要安装VS2015(2013)；
另外在安装CUDA的过程中会出现闪屏，属于正常现象。