windows 的GPU版本tensorflow，keras，tensorlayer搭建

安装VS编译器

在windows安装NVIDIA的CUDA驱动需要先安装VS的编译器，VS最低的版本是VS2010，网上去下个破解自己安装一下就行，这里不做特别说明。

安装CUDA

新版本的CUDA已经安装起来相当方便了，只需要去官网根据操作系统选择自己对应的版本cuda就行，下载建议使用local版本，而不是network版本，离线安装就是要方便一点。

现在下来之后直接双击安装，除非C盘存在空间的问题，否则不建议更改安装目录，因为默认的安装目录比较好找。

安装cudnn

cudnn是NVIDIA公司推出的一个卷积计算库，其实就是几个函数，在官网上下载对应版本的Cudnn源码，cudnn不是开源，需要你去注册一个NVIDIA账号填个问卷才能下载。然后根据cuda的版本和windows的版本选择相应的cudnn源码，不知道为什么官网没有给出win8版本的，我想win7和win10版本应该可以兼容使用吧。

下载下来之后直接解压，解压之后有三个夹bin,lib,include，有过VS开发经验的人能够懂这是什么，bin的文件夹路径把添加到path里面去，lib是dll，include是源码，都要对应的添加，不过可能有些电脑小白问path是啥啊。

如果你觉得这个有点慌的话，你把解压之后的文件直接将cudnn下的所有文件夹复制到cuda的根目录就可以，文件夹会自动合并，你会发现cuda的根目录也有include，bin,lib三个夹，cuda的根目录应该在C盘program file什么的里面，就是你安装cuda的那个路径。

win7和win10直接下载编译好了的版本，win8亲测可以用win7版本，如果不能使用的话就自己用VS重新编译一下吧。

检验

安装好了之后，在python环境里面import tensorflow

五个success里面有一个就是cudnn，如下图，如果success成功了就说明安装好了

Anaconda环境搭建

Tensorflow在最新版本0.12目前支持了windows系统，虽然还有部分功能不能使用，但是足够平时使用了，但是这个版本的tensorflow只支持py3.5。为了规避各种麻烦的库环境搭建的问题，最脑残的安装方式是下载最新版的Anaconda3安装，这里给出官方下载链接，下载版本是python3.5对应的Anaconda4.2.0。

下载下来之后就双击一路正常安装就行。

Tensorflow安装

去Tensorflow官网现在tensorflow0.12.0的CPU版本，下载链接，如果你要现在GPU版本，你也可以进入tensorflow官网下载编译好的GPU版本对应的whl文件。

然后cmd进入命令模式，把下载的whl文件放到你的系统根目录（就是cmd模式下默认的那个路径，当然你也可以cd到你whl文件存在的路径安装），运行以下命令：

pip install tensorflow###或者下载安装文件用下面这种方式pip install tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

GPU版本用以下命令

pip install tensorflow-gpu

keras、Tensorlayer安装

因为之前已经安装了Anaconda，所以安装keras和Tensorlayer就变得十分方便，只要进入cmd命令，运行以下命令：

pip install keraspip install tensorlayer

就可以完成傻瓜式的安装。

测试

Anaconda自带matlab风格的IDE Spyder，你可以用Spyder进入界面运行python文件，也可以直接cmd命令模式下测试，只需要运行以下命令：

python

进入python环境

import tensorflowimport kerasimport tensorlayer

如果没有error就说明安装成功，有GPU的warning没关系，因为只是用CPU版本的而已。