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本人在个人笔记本上的tensorflow-gpu安装记录，记录下来，仅供参考。

安装CUDA和cuDNN

在这一步注意，CUDA和cuDNN和tensorflow-gpu版本的对应，参考网站：

https://www.tensorflow/install/source_windows

我选择的是红色框里面的所需版本。

即要安装的：

  • python环境：

    3.5、3.6

  • tensorflow版本：

    tensorflow-gpu-1.4.0

  • Microsoft VS环境

    2015

  • cuDNN版本

    v6.0

  • CUDA版本

    v8.0，cuda_8.0.61_win10_network

按照此版本对应表格，安装CUDA8.0，

如图是我自己下载的版本，双击安装即可，详情自行参考网上教程。

安装cuDNN

刚才安装完CUDA 8.0，接下来就安装对应8.0的cuDNN，可以看到是v6.0，别下错了。

等待下载完成之后，

将解压缩之后的文件夹

/cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0

里面的/bin、/include和/lib里面的文件复制到

CUDA文件夹里对应同名文件夹下，一般默认会在：

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

完成之后，·CUDA·和·cuDNN·就算配置完毕，即可准备安装tensorflow-gpu。

但是在哪安装tensorflow呢，当然是推荐anaconda啦。

安装Anaconda

此处省略一百字，安装这东西很简单（记得勾上环境变量）

建立tensorflow-gpu环境

开始菜单下打开Anaconda Prompt控制台：

默认环境是base，切换到tensorflow-gpu

输入命令：

conda create -n tensorflow-gpu python=3.5

新建一个python版本为3.5的环境，我把它叫做叫tensorflow-gpu,名字自拟。

接着键入：

activate tensorflow-gpu

切换环境。

然后关键的来了。

安装tensorflow-gpu

本来是想直接使用pip install tensorflow-gpu安装的，但是不顺利，还是too young，

总是进度条走一点就中断，报错：

socket.timeout: The read operation timed out

这是超时嘛，所以加个参数，超时设为100，输入：

pip --default-timeout=100 install -u tensorflow-gpu

输入完了这种是不报超时错误了，但是我不小心，智障，没设置版本号是对少，这文件也比较大，好像是293M。

我不想半途而废，既然安装就等他完成吧。（其实我是到安装完才发现没设置版本号…(╯︵╰)）

辛辛苦苦经过漫长的等待，大约一个多小时，终于tensorflow-gpu的进度条到达100%，

但是，

安装完查看tensorflow版本，在prompt里面输入：

conda list

发现tensorflow-gpu版本是1.13.0，没有指定版本估计就是最新版。在网站上根本没有这个版本的对应列表啊。

难受，

但是我的电脑已经安装的CUDA版本是8.0，也安装了cuDNN-v7.1

因为很久之前下载的cuDNN是cudnn-8.0-windows10-x64-v7.1-ga

版本没对应上，我就抱着侥幸的心理试一试，看能不能成功。

迫不及待地输入：

python

进入python指示行输入

import tensorflow as tf

之后，报错。。。

ImportError: DLL load failed:

千万不要抱侥幸心理，老老实实按照对应版本号安装！！！

然后就想去网上找找解决方案，看网友什么想法，

有说什么更新pillow的，降低tensorflow版本的等等，心情很烦躁，不想看它们说的。

最后

我还是选择又去下载了一个cuDNN：

cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip

这个压缩包是对应于CUDA 8.0的cuDNN 6.0的版本。

解压，将解压后的三个文件夹里面文件分别复制到CUDA里面，这样直接替换掉之前7.1版本的cuDNN的文件，

具体步骤同上，其他不用额外设置。

再次使用pip下载tensorflow-gpu，这次记得设置版本号1.4.0，输入：

pip --default-timeout=100 install tensorflow-gpu==1.4.0

再等待tensorflow-gpu-1.4.0安装好，即使是版本降级，也不用先卸载再安装，

因为它会自动替换掉新（原来）版本的tensorflow，安装此刻指定的版本。

接下来，

进入python命令行，输入

import tensorflow as tf

没报错，尝试搞个输出helloworld，结果输出了一堆使用GPU等的信息，成功啦~

本文标签： tensorflowGPU

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