在WIN_10下安装Tensor_Flow_GPU

好久没写博客了，最近安装了Tensor_Flow的GPU计算，在WIN_10下，我来说说我遇到的问题，每个人的电脑都不同，遇到的问题也是不同的。

这是三个参考网站：

1、http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615

2、http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0

3、https://www.tensorflow.org/install/install_windows

第一：你想用GPU计算Tensor_Flow，那么（1）你要去查查自己的显卡是不是 NVIDIA的，（2）并且有没有具备CUDA的功能，（3）并且计算能力是不是3.0以上。网站：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

第二：安装CUDA Toolkit8.0，虽然已经有比8.0高的版本了，但是还是推荐选择8.0的版本（Tensor_Flow的安装官网上，目前为止也是推荐8.0），网址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，然后一步一步安装就好，建议选择local版本，因为比较好。

注意点：我在安装时，一直卡在    检查系统兼容性上（大概卡了一整个晚上把），第二天我做了两件事就通过了：

1、关闭了   电脑管家   （我个人觉得主要是因为这个，所以才通过兼容性检查）

2、安装了Visual Studio 2015 community，安装时只选择Visual C++部分，其他都可以不装，这样安装起来更快。安装要一会       儿，请耐心等待。  （我个人觉得这没什么屁用，因为之后好像也没用到，但是如果你失败了，就装个这个，应该可以过              了。）

第三：安装cuDNN,Tensor_Flow官网上推荐    cuDNN v6 or v6.1。下载之后，不需要安装，解压之后，把里面的文件添加到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 对应的文件夹下即可。

第二  、第三步骤需要添加环境变量，基本上安装的时候，都会自动添加好，有一点点部分需要自己改一改。请参考最上面的3个网站。

第四：安装Anaconda：建议选择Anaconda 4.2.0版本，因为用的是python 3.5   。（Tensor_Flow官网上推荐的就是python3.5 ，python3.6能不能用，我也不清楚）。安装过程中， 在Install for那个界面，建议选择【All Users(requires admin privileges)】那个选项，之后有个界面，有俩个选项，建议都选上。

之后，进入Anaconda prompt，先输入python，然后输入下面的命令：

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 

 等待一会，安装完成。

不建议安装Anaconda最新版也就是python3.6的版本，虽然可以建一个env，而且在命令行情况下也可以用，但是在IDE工具下，比如spyder、pycharm等，就无法应用tensorflow。所以不要用最新版，也就不同建env，这样在IDE下，就可以应用tensorflow。

第五：测试：

import tensorflow as tf

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

之后：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')c = tf.matmul(a, b)#Creates a session with log_device_placement set to True.sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))#Runs the op.print sess.run(c)

应该没问题了。

建议把NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64 下的文件，copy到NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

下。

其它比较火的的deep learning 框架：keras、mxnet…

OK，完！