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

更高版本

對於更高版本的tensorflow應該按照 tensorflow官網中指定的軟件版本號 進行安裝，安裝的大體流程是相似的。
2019.7.16,win10下安裝的版本號如下:
tensorflow(1.14.0) + CUDA(10.0) + cudnn(7.6.0) + Microsoft Visual C++ 2019 Redistributable

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主要參考 tensorflow官方文檔

基本環境

顯卡: GTX1050ti
操作系統：win10

預先安裝的軟件

0.軟件列表

打開官網的如下鏈接：https://tensorflow.google.cn/install/gpu 即可看到需要預先安裝的軟件。

1.Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable

在tensorflow指定的官網下載，安裝即可。如果電腦中存在Microsoft Visual C++ 2017 Redistributable可以跳過這里的安裝。

2. cuda的安裝

到nvidia官網下載cuda9.0版本，這里下載的local版本版本選擇的截圖如下：

如果cuda安裝過程中出現 “This graphics driver could not find compatible graphics hardware”
這是因為cuda內部的顯卡驅動比電腦自身的顯卡驅動版本低，可以跳過警告，繼續安裝。

3.cuDnn的安裝

這里的下載需要注冊nvidia賬號，我安裝時的版本選擇如下，下載后的到一個.zip壓縮文件。

官方文檔的安裝過程

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

tensorflow官網顯示只支持python3.4 3.5 3.6 所以需要自行安裝滿足要求的pyhton3版本，可以下載如下圖所示的版本，形化安裝比較方便，而且卸載也比較方便，只需要再次運行安裝程序即可完成卸載。安裝時可以將安裝路徑添加到系統變量path也可以安裝完成后，手動添加。安裝路徑最好不要在C:\Program Files\或C:\Program Files(X86)\路徑下，因為安裝路徑含有空格有可能會造成一些問題。

官方文檔中出現的python3 也就是python 只需要把python安裝目錄下的python.exe文件改為python3.exe即可。檢測相應的軟件是否存在，不存在的話有可能是沒有添加到系統變量(添加到系統變量即可)，如果沒有安裝點擊相應的使用pip也很好安裝 例如安裝virtualenv 執行如下命令:pip install virtualenv

3.虛擬環境的創建(Create a virtual environment )(這個步驟可以省略，我是省略該步驟，直接安裝到系統環境里面)：

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

1.首先執行cmd命令如下：pip3 install --user --upgrade tensorflow-gpu
安裝GPU版本tensorflow，需要注意的是，如果盡量安裝tensorflow1.12.x 版本，更高的版本可能與cuda9.0不兼容，可以使用pip指定版本號，或者在官網指定的下載地址，下載對應的 .whl然后進行安裝。
2.配置環境變量
一定要通過 "此電腦 右鍵->屬性->高級系統設置->環境變量->系統變量->path"的方式設置，否則會出現(我之前cudnn的環境變量設置方式一直是官方文檔中提到的命令行方式，錯誤信息如下)：

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: 找不到指定的模塊。
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: 找不到指定的模塊。

正確的方式也即是在path路徑下 添加CUDA9.0的安裝路徑：
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的路徑如下(根據個人解壓路徑而定)：
C:\tools\cuda\bin;
特別注意（因為這個原因，自己查了很多資料）在命令行行中執行如下命令 只是臨時修改，關閉命令行后就會失效：

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

只要將 project interpreter設置為與安裝tensorflow對應的python.exe就行。

如有錯誤，懇請指正！