tensorflow-gpu(1.12.0) + CUDA(9.0) + cudnn(7.4.2)+ win10 下的安装 + pycharm 配置

更高版本

对于更高版本的tensorflow应该按照 tensorflow官网中指定的软件版本号 进行安装，安装的大体流程是相似的。
2019.7.16,win10下安装的版本号如下:
tensorflow(1.14.0) + CUDA(10.0) + cudnn(7.6.0) + Microsoft Visual C++ 2019 Redistributable

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主要参考 tensorflow官方文档

基本环境

显卡: GTX1050ti
操作系统：win10

预先安装的软件

0.软件列表

打开官网的如下链接：https://tensorflow.google.cn/install/gpu 即可看到需要预先安装的软件。

1.Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable

在tensorflow指定的官网下载，安装即可。如果电脑中存在Microsoft Visual C++ 2017 Redistributable可以跳过这里的安装。

2. cuda的安装

到nvidia官网下载cuda9.0版本，这里下载的local版本版本选择的截图如下：

如果cuda安装过程中出现 “This graphics driver could not find compatible graphics hardware”
这是因为cuda内部的显卡驱动比电脑自身的显卡驱动版本低，可以跳过警告，继续安装。

3.cuDnn的安装

这里的下载需要注册nvidia账号，我安装时的版本选择如下，下载后的到一个.zip压缩文件。

官方文档的安装过程

1.python3的安装：（Install the Python development environment on your system）

tensorflow官网显示只支持python3.4 3.5 3.6 所以需要自行安装满足要求的pyhton3版本，可以下载如下图所示的版本，形化安装比较方便，而且卸载也比较方便，只需要再次运行安装程序即可完成卸载。安装时可以将安装路径添加到系统变量path也可以安装完成后，手动添加。安装路径最好不要在C:\Program Files\或C:\Program Files(X86)\路径下，因为安装路径含有空格有可能会造成一些问题。

官方文档中出现的python3 也就是python 只需要把python安装目录下的python.exe文件改为python3.exe即可。检测相应的软件是否存在，不存在的话有可能是没有添加到系统变量(添加到系统变量即可)，如果没有安装点击相应的使用pip也很好安装 例如安装virtualenv 执行如下命令:pip install virtualenv

3.虚拟环境的创建(Create a virtual environment )(这个步骤可以省略，我是省略该步骤，直接安装到系统环境里面)：

4.tensorflow的安装(Install the TensorFlow pip package)

1.首先执行cmd命令如下：pip3 install --user --upgrade tensorflow-gpu
安装GPU版本tensorflow，需要注意的是，如果尽量安装tensorflow1.12.x 版本，更高的版本可能与cuda9.0不兼容，可以使用pip指定版本号，或者在官网指定的下载地址，下载对应的 .whl然后进行安装。
2.配置环境变量
一定要通过 "此电脑 右键->属性->高级系统设置->环境变量->系统变量->path"的方式设置，否则会出现(我之前cudnn的环境变量设置方式一直是官方文档中提到的命令行方式，错误信息如下)：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "C:\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "C:\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "C:\Python\Python36\lib\imp.py", line 243, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "C:\Python\Python36\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic
    return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
  File "C:\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow  # pylint: disable=unused-import
  File "C:\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "C:\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
    raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "C:\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "C:\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "C:\Python\Python36\lib\imp.py", line 243, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "C:\Python\Python36\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic
    return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

正确的方式也即是在path路径下 添加CUDA9.0的安装路径：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64;
添加CUDNN的路径如下(根据个人解压路径而定)：
C:\tools\cuda\bin;
特别注意（因为这个原因，自己查了很多资料）在命令行行中执行如下命令 只是临时修改，关闭命令行后就会失效：

SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64;%PATH%
SET PATH=C:\tools\cuda\bin;%PATH%

5.pycharm下的配置

只要将 project interpreter设置为与安装tensorflow对应的python.exe就行。

如有错误，恳请指正！