tensorflow-GPU安装配置（VScode +miniconda+tensorflow-gpu）

准备工作：

1.安装VScode

2.安装miniconda

3.安装CUDA9.0

4.安装cuDNN7.0

参考文章：python安装配置（miniconda版）（Win10+VScode +miniconda），CUDA9.0+cuDNN7.0安装配置

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一、安装tensorflow-gpu

1.安装，此处要注意tensorflow-gpu对应的cuda和cudnn的版本号，tensorflow-gpu1.5.0到1.12.0都是cuda9.0+cudnn7.0，

   此处选择的是tensorflow-gpu1.7.0+cuda9.0+cudnn7.0。

conda create -n tf-gpu python=3.6 //创建环境，tf为环境名，3.6为python版本号
conda activate tf-gpu //激活环境
conda install tensorflow-gpu==1.7  //安装

2.若安装提示下面的错误。

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 解决方案：打开Anaconda Prompt（miniconda3），输入以下命令

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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

然后，激活环境再次安装tensorflow

conda activate tf-gpu
conda install tensorflow-gpu==1.7  

若还是报错提示镜像源不对，使用pip安装即可。

pip install tensorflow-gpu==1.7

3.查看tensorflow是否安装成功，pip show tensorflow-gpu。

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4.新建并运行py文件

python 1.py  //1.py为文件名

效果如下，则成功。 

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5.如果运行过程中报下面的错误，大概就是找不到numpy，DLL load failed: 找不到指定的模块之类的错误

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 解决方法：用pip重新安装numpy（若numpy下载过程出现错误，是网速问题，换个网不卡的地方安装即可）

注意：tensorflow版本和numpy版本要适配！！！我的是tensorflow-gpu1.7.0+numpy1.14.0

pip uninstall numpy //卸载numpy
pip3 install numpy==1.14.0 //用pip重新安装numpy