tensorflow-gpu在win10下的安装

参考：https://blog.csdn.net/gyp2448565528/article/details/79451212

按照原博主的方法在自己的机器上会有一点小错误，下面的方法略有不同

 

环境：win10 64位系统，带nVidia显卡

在https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus查看是否支持自己的显卡用于加速训练

学tensorflow之前试过一次安装GPU版本的TF，网上有很多教程，看着都挺繁琐，其实直接在anaconda里配置一下就好了，但anaconda默认下载源下载速度极慢，GPU版本的下载的时候总是出现错误：multiple error，百度了一下没找到错误原因，应该是下载速度过慢导致的类似time out 的错误，作罢。现在用CPU版的TF训练网络速度实在不能忍，于是昨晚按照上面贴出的博文的方法，折腾了一番，最终成功安装，现在捋一捋，步骤如下：

 

1. 下载安装anaconda，安装时注意勾选add anaconda to my PATH environment variable

 

2. 打开cmd,输入以下命令：

conda create -n tensorflow pip python=3.6

遇到y/n时都选择y（我的python版本是3.6的，所以使用3.6的版本）

 

3. 输入命令：

activate tensorflow

 

4. 由于默认源下载速度极慢，安装图中会出现timeout错误，遂改用国内的源，采用pip安装，一开始按照原博主的方法输入这个命令：

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install 
--ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

等待一段时间后，终于完成安装，如下图：


接着在命令行输入python，再输入import tensorflow，提示没安装cuda：

（图片引用自上面贴出的博文）

按照原文中提供的cuda和cudnn下载并安装，并在 “我的电脑-管理-高级设置-环境变量” 中找到path，添加以下环境变量（cuda使用默认安装路径）：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include

 

 按照原文的方法，添加环境变量后输入命令：

import tensorflow

然而还是出现上面没有在path路径中找到dll文件的错误，于是输入下面的命令，打印当前的变量：

echo %path%

发现上面的4个环境变量并没有添加进去，原来还需要重启一下，重启之后再输入上面的命令，发现4条环境变量已成功添加

再在命令行里输入：

activate tensorflow

再输入：

python

再输入：

import tensorflow

终于没再弹出错误：

 

 

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注意，上面安装的tf在anaconda navigator里创建了一个名为tensorflow的环境，但在这个环境里是找不到tensorflow的包的，因为这个tf是通过pip安装的，所以不会在里面显示，但这个包的确被安装到anaconda的这个新环境的路径里了，只是不能用navigator来管理

 

在pycharm中的配置：

file--settings--project interpreter，单击右边的齿轮图标，选择add local，添加本地解释器，如图：

 

切换到existing environment，找到刚安装的tensorflow环境里的python.exe，单击OK:

 

 project就切换到含有tensorflow-gpu包的新环境里：

 

等等。。。。为什么package里找不到tensorflow？原来是使用了conda package manager，把它点掉，这样就能正常在PC里使用TF啦：

 

以后如果想在这个环境里安装新的包，应该是在命令行里activate tensorflow，然后再pip install XXX。。。