新電腦重新安裝win10+python3.6+anaconda+tensorflow1.12（gpu版）

安裝了一天的軟件，遇到了很多坑，在快淚崩的時候，始終以磨刀不誤砍柴工鼓勵自己，堅持安好了，話不多說，上干貨：

前言：

       TensorFlow 有兩個版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安裝 GPU 版本，請先確認你的顯卡支持 CUDA。我安裝的是 GPU 版本，采用 pip 安裝方式，所以就以 GPU 安裝為例，CPU 版本只不過不需要安裝 CUDA 和 cuDNN。

       之前我的電腦不能安裝gpu版本的各種軟件依賴包，嚴重影響了學習速度，所以后來新買了電腦，以加快學習訓練，畢竟好的顯卡配置可以很快的加速運算，帶有gpu的運算速度至少比cpu速度快幾百倍，當然也是看顯卡。雖然我新買的電腦gpu的版本也不高，但是畢竟資金有限（😂。。。）

       如果只是用python，進行一些簡單工作，將來直接安一些依賴包的話，可以先直接去官網，教程很多，我就不廢話了。。。。

      安裝python1、安裝python環境   參考：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606573927720991570&wfr=spider&for=pc

 工作：

如果電腦沒有安裝python，然后還要進行深度學習，以及很多科學運算的話：

1、原材料：

說明：

電腦配置：

LEGION筆記本
CPU Inter Core i7 8代
GPU NVIDIA GeForce GTX1060
Windows10

所需的環境：

Anaconda3(64bit)
CUDA-9.0
CuDNN-7.1
Python-3.6
 TensorFlow-gpu

2、如果可以直接安Anaconda，因為安裝Anaconda就帶python，我們如果安裝了就把已經安裝的python卸載掉，如何徹底卸載：https://jingyan.baidu.com/article/4dc408487d1f11c8d946f1b1.html

到官網直接下載：https://www.anaconda.com/download/#windows

也可以到清華鏡像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

只需注意以下一點，因為anaconda自帶python，所以在下載過程中注意配置環境變量，勾選下面的兩個就可以了：

 

3、安裝cuda和cudnn

（1）在anaconda下安裝cuda；因為現在的cuda在安裝TensorFLow時，CUDA已經到了9.1版本，但是TensorFLow1.7只支持到9.0版。另外，也要確認CUDA版本是否支持自己的顯卡。

安裝cuda9.0的過程可以完全根據這篇文章：https://blog.csdn.net/AAlonso/article/details/81504036

在安裝過程中出現以下問題：

更新驅動：去官網http://www.geforce.cn/drivers有兩種選擇

你可以下載GeForce Experience讓它自己幫你安裝，也可以自己手動搜素下載驅動程序 

還有win10更新里也可以幫你安裝顯卡驅動
選哪種自己看着辦吧

如果上述情況都解決了，那就直接確認，之后重啟是可以直接使用的。

參考（寫的很好）：https://www.jianshu.com/p/67619111f7a2

下載cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 

下一步是監測cuda安裝成功與否:

方法一：在dos窗口中輸入nvcc -V，如果輸出是cuda版本信息，則說明安裝成功

方法二：在cuda安裝文件夾中有deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe兩個程序。首先啟動cmd DOS命令窗口，默認進來的是c:\users\Admistrator>路徑，輸入 cd .. 兩次，來到c:目錄下輸入dir 找到安裝的cuda文件夾。

 

分別輸入deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe，運行結果如圖所示。Rsult=PASS則說明通過，反之，Rsult=Fail 則需要重新安裝。

 

 （2）下載 cuDNN，並解壓到目錄，把對應的目錄地址添加到path環境變量：

在下載CUDNN7.0之前，會提示你注冊一個賬號，輸入郵箱等相關注冊信息注冊一個賬號，然后用注冊的賬號進行登錄就可以進行下載。

https://developer.nvidia.com/cudnn

我下載的是：

然后解壓，將解壓后的三個文件夾bin、include、lib文件夾，將這三個文件夾復制到安裝CUDA9.0的路徑覆蓋原有的文件。本機的安裝路徑為：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

（4）環境變量，桌面時右鍵“此電腦”，選擇“屬性”打開系統窗口，然后選擇並打開“高級系統設置”進入系統屬性窗口，打開環境變量，然后將C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64，這三個路徑填到系統變量的Path中，這樣環境變量就配置好了

       至此，cuda和cudnn安裝完成。

 

4.打開Anaconda Prompt創建Tensorflow環境（python環境為3.6）：

（1）

conda create -n tensorflow_gpu python=3.6

 

中間會讓我們確認一下，輸入個y回車就好了。安裝好后會給我們提示用activate，和deactivate進行環境的切換。

​ 在創建好的環境下，我們先切換到創建好的環境中：

activate tensorflow_gpu

不用時退回到root環境使用如下代碼：

deactivate tensorflow-gpu

現在，基本環境已經配置好了，我們要安裝一些重要的Python科學運算庫，Anaconda已經為我們准備好的一系列常用的Python苦，例如numpy，pandas，matplotlib等等，所以我們只需要安裝一次anaconda庫就可以把這些庫全部安裝好。

（ 接下來的安裝可以按照以下方式進行：https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236

或者：我剛開始是按着這個安裝的，只是版本不同，就是因為這個 用該文的方法安裝tensorflow出現了問題）

（2）安裝需要的一些庫，因為creat命令所創建的環境中只會安裝一些基本的包，還需要下面的步驟來安裝自己創建的環境下的一些關鍵包

conda install anaconda

安裝GPU版本的tensorflow

conda install tensorflow-gpu

 后來一直出現這個問題：tensorflow安裝：“ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'”

解決：

  （1）我的是因為tensorflow版本問題：最后我也是抱着試試的心態通過清華鏡像修改的：pip install --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  ，這樣安裝就是    tensorflow1.12.0    的，結果成功了。

    （2）下面幾個鏈接是別人的：https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543

                                                    https://blog.csdn.net/hzh_0000/article/details/77430411

                                                    https://blog.csdn.net/dym755833564/article/details/75353619

最后：tensorflow-gpu環境下安裝spyder和Keras

conda install spyder

或者：

activate tensorflow-gpu

pip install keras

注：這里使用pip安裝而不是使用conda，原因是使用conda安裝會默認安裝cpu版本的tensorflow，如下圖所示：
使用conda安裝會提示安裝其他依賴包，如下圖所示；這其中就包括cpu版本的tensorflow，這是我們不想要的。

 

建議參考：

我發現按照這幾個博客就可以：

 https://www.jianshu.com/p/67619111f7a2

https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236

CUDA+cuDNN配置看這個：https://blog.csdn.net/u010824101/article/details/80553847

這篇博客里博主提供的下載連接已經不能用了，所以可以到清華鏡像下載，然后去按照博主的方法安裝：https://blog.csdn.net/qq_36556893/article/details/79433298

可以稍微看一下：https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543；如果忘記anaconda怎么查看安裝等

tensorflow下載慢的可以直接到清華鏡像：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/  下載對應的版本，然后將他復制到dos相同的路徑下

到官網去看看配置：https://tensorflow.google.cn/install/gpu