win10+Tensorflow+GPU详细的安装过程

前言

总是在选择使用什么系统的问题上纠结来纠结去，通过实验验证我还是倾向于使用Win吧，主要是捣鼓乌班图还得cd来cd去，一个嫌麻烦的患者，还需要慢慢医治，进入正题……..

前面有一篇文章已经简单介绍过TensorFlow了，可以点击这里查看。再稍微简单说一下，TensorFlow是谷歌开发的，其命名来源于本身的运行原理：tensor(张量)意味着N维数组（可以看下面的例子），flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从图像的一端流动到另一端的计算过程，是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络中进行分析和处理。

之前TensorFlow支持Ubuntu/linux和Mac系统，安装也比较方便，最近两年，已经发布可以在Win上安装使用，本人的系统是Win10，所以在此以Win10为例。

关于tensor的例子

在真正开始之前，我们再给出官网上关于tensor的例子，加强对tensor（张量）的理解。在TensorFlow中数据的中心单元就是tensor。tensor就是将一个原始数集合用任意维度的数组来表示。一个tensor的秩就是它的维度。下面给出几个例子。

3 # a rank 0 tensor; a scalar with shape []

[1., 2., 3.] # a rank 1 tensor; a vector with shape [3]

[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # a rank 2 tensor; a matrix with shape [2, 3]

[[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] # a rank 3 tensor with shape [2, 1, 3]

给出几个学习网站：

TensorFlow官网安装教程

TensorFlow中文教程

tensorflow入门

安装

一、版本的选择

我们知道安装tensorflow有cpu版本和GPU版本，如果你的电脑上有支持GPU的显卡，那么你可以选择安装GPU版本了，如果没有只能安装CPU版本了。CPU版本安装简单多了，在此不再陈述，网上教程非常多（一个 pip就可以安装了）。在此主要是介绍如何安装GPU版本的TensorFlow。

接下来的问题就是，先检查一下你的电脑是否可以安装GPU。

通过控制面板或者我的电脑右键进入“设备管理器”，展开“显示适配器”，就会显示装好了显卡驱动。12

然后登录这里,选择对应的显卡系列，即可查看你的GPU显卡是否支持CUDA。例如我的是GeForce系列：

如果你的显卡型号出现在相应的列表中，那么恭喜你，你的电脑是可以支持GPU的。不过现在的显卡都比较新了，很多人都在使用GTX 1050+系列。我的比较久，对于提速可能不会很明显吧~~~

没有的童鞋也不要桑心，对于普通的学习和练习在CPU版本下就足够了，只要不训练大型数据库就好~~~。

安装环境的准备

TensorFlow目前在Windows下只支持64-bit python3.5+的版本（不支持python2.7!!!）。所以在此你需要安装python3.5+的python版本，如果你之前使用的是python2.7+,没有关系，请参考这里,很容易实现两个版本的兼容与切换使用。如果，你本来就是使用python3.5+,那你就可以略过。

tensorFlow安装

这一步就比较简单了，直接pip安装就可以了

激活python3环境：activate py3输入：pip install tensorflow-gpu(注意1：如果出错，提示需要升级pip，那么按照提升升级pip即可，然后再重新pip install tensorflow-gpu)（注意2：如果你的计算机显卡较低不支持GPU加速，那就安装CPU版本：pip install tensorflow-cpu.至此你的CPU版本也就安装完成了，只需要python--->import tensorflow进行验证即可。）12345

安装cuda和cudnn

这个时候虽然已将完成了对TensorFlow的安装，但是安装的是GPU版本，所以在import tensorflow的时候会报错。会告诉你没有找到cuda和cudnn，所以下面我们就来一步一步安装它们。

下载cuda 8.0

点击这里进行下载，只需要根据自己的系统版本进行一步步选择即可，大约1.4G左右，是一个exe文件，下载完成后双击运行即可，一路开绿灯。安装的过程中可能会出现屏幕闪烁的现象，这是正常的，另外，安装的时间可能还有点长。

安装完之后，系统变量会自动为你加上，不用你自己手动添加。输入nvcc -V测试一下是否安装成功，如果看到版本信息目标是安装成功。

安装cudnn

注意：Google于2017年8月17日发布了tensorflow1.3，该版本不再支持cuDNN5，开始支持cudNN6，并预计tensorflow1.4支持cudnn7，所以在使用pip安装最新版的tensorflow时候，在此需要使用cudnn6,而不再是cudnn5.1，不然可能会报错。

cudnn下载，点击这里，可能会填一些问卷~~~.

下载完成后，解压，然后将相应的包，放到cuda相应包底下。

如果你不想自己下载，可以参见我的共享：链接, 密码：v4cs

tensorFlow测试

如果你顺利的走到这一步，那么恭喜你，成功安装的概率为99%了。

激活python3:activate py3启动python命令窗口：python导入tensorflow包：import tensorflow as tf1234

如果这三步顺利，没有报错，恭喜你！安装成功了！

测试小例子：简单的矩阵乘法

import tensorflow as tfa = tf.random_normal((100, 100))b = tf.random_normal((100, 500))c = tf.matmul(a, b)sess = tf.InteractiveSession()sess.run(c)12345678

至此全部结束，非常感谢！