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win7系统安装GPU/CPU版tensorflow

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分步阅读

随着AlphaGo连续大战两位最强围棋选手，人工智能火了起来，而这条“狗”的创作框架——tensorflow，也越来越被圈外圈内的人所知。

学习tensorflow第一步，当然是安装。本文将详细地介绍如何安装CPU版和GPU版的tensorflow

tensorflow分为CPU版和GPU版，GPU效率更好，当然，tensorflow只支持NVIDIA显卡，其他的显卡不支持，如果没有条件就选择CPU版的吧，虽然性能不高，但安装方便。

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工具/原料

• windows 7
• python3.6（64位）
• 计算力不小于3.0的NVIDIA显卡

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方法/步骤

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   注意：如果你只是安装CPU版，可忽略此步骤。

   cuda有些功能会依赖vs2015,可以去网上下载一下社区版的vs2015，完全免费。

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   注意：如果你只是安装CPU版，可忽略此步骤。

   去以下nvidia官网去下载cuda：

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

   选择，“windows”--“x86_64”--“7”--“exe(local)”,点击“Download”，文件大概有1.3GB.

   下载完成后，双击安装，很简单，不再赘述。

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   注意：如果你只是安装CPU版，可忽略此步骤。

   去nvidia官网去下载cuDNN：

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

   这个需要你注册一个用户，并且填写一下问卷，否则无法下载。

   注意，建议下载v5.1的，v6.0有很多问题（当然，如果你的显卡是很新款的话，不妨试一下，像我的显示是GTX650Ti的，就安装v6.0就会报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”错误）

   下载完成后，解压。解压后，你会看到名为“cuda”的文件夹，文件夹下面有3个子文件夹（bin,lib,include），你需要把这3个子文件夹复制“NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0”文件夹下（系统会提示已经存在，是否合并，选择确定就可以了），一般的路径是：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

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   修改环境变量：左击桌面的“计算机”图标，依次选择“高级系统设置”--“环境变量”，在“系统变量(S)”中找到Path选项，双击编辑“变量值(V)”：你需要以下的路径是否在Path中，如果没有，就添加对应的路径（一般是最后两个路径没有）：

   C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

   C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp

   C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib

   C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include

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   下载安装python(推荐版本在3.5以上），记得勾选“Add Python x.x to Path”

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   安装完成后，点击window徽标，输入powershell回事，调出powershell命令行。

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7. 7

   如果是想安装CPU版本的，在命令行输入“pip install tensorflow”就可以了。

   网上看到好多版本都要指定版本号甚至是网址什么的，完全没有必要，输入此命令后，系统会自动下载与您python最匹配且最新的版本。

   需要注意的是，cpu版本可能依赖MSVCP140.DLL这个文件，确保在C:\Windows\SysWOW64路径下面。

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   如果是想安装GPU版本的，在命令行输入“pip install tensorflow-gpu”就可以了。

   同样不需要指定版本号与地址，系统自动匹配最优的版本。

9. 9

   大功造成，来试一下：

   在powershell命令行输入python回车，并在python环境下，依次输入如下命令，看能否运行：

   >>>import tensorflow as tf

   >>>sess=tf.Session()

   >>>print(sess.run(tf.constant(666)))

   如果结果是666，那么恭喜您，已经成功搭建tensorflow开发环境了，心情享受人工智能高逼格的开发乐趣吧！

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   END

注意事项

• GPU版需要依赖vs2015、cuda和cuDNN，记得安装
• 环境变量一定要记得配哦
• cpu版本可能依赖MSVCP140.DLL这个文件，确保在C:\Windows\SysWOW64路径下

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