Ben课程，第一周以及9-1视频

第一步：准备工作

准备1：查看自己电脑显卡支持的cuda版本

https://blog.****.net/Candy_GL/article/details/79435151

准备2：下载cuDNN历史版本方法

https://blog.****.net/u011669700/article/details/79031268

准备3：下载tensorflow历史版本方法

现在不提供下载了，只提供安装命令：比如1.3.0版本

pip install tensorflow-gpu==1.3.0

 

注意1：当前win下2018.0607为止还不支持CUDA9.2

本文用的大神编译的tensorflow，但是我python是3.5.2所以不能有借鉴

https://blog.****.net/wwtor/article/details/80603296

 

所以选择版本匹配cuda v8.0.44 + cudnn6.0 for cuda8.0.44 + python3.5.2 +tensorflow1.3.0

注意2：关于卸载cuda cudn

https://blog.****.net/shuiyuejihua/article/details/78738664

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

第二部：开始安装

 

1.Anaconda安装，调整JUPYTER文件开始位置

C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_notebook_config.py改179行为

——————————————————————————————————————-—## Dict of Python modules to load as notebook server extensions.Entry values can

# be used to enable and disable the loading ofthe extensions.

#c.NotebookApp.nbserver_extensions = {}

 

## The directory to use for notebooks and kernels.

c.NotebookApp.notebook_dir = 'G:\Tensorflow'

————————————————————————-———————————————

问题一：如果anaconda安装完找不到.jupyter目录

（https://blog.****.net/u010100466/article/details/77543346）

1. cpu版本CUDA安装

WIN+R 之后输入cmd

输入指令pip install tensorflow

1. CUDA安装

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

计算机-右键属性-高级系统设置-环境变量-

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\bin;

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\lib\x64

1. cuDNN安装

首先，下载https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

需要注册， 选WIN7

然后，解压压缩包，把压缩包中bin,include,lib中的文件

分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2目录下对应目录中

最后，

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\CUPTI\libx64\cupti64_92.dll

拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\bin

1. 安装TensorFlow-gpu

Pip uninstall tesorflow

Pip install tensorflow-gpu

问题二，如果报错hub需要安装迁移学习的配件

TensorFlow Hub安装及使用

pip install "tensorflow>=1.7.0"

pip install tensorflow-hub

 

问题三，报错OSError[]找不到指定模块

解决一https://blog.****.net/wobeatit/article/details/79207196

解决二https://blog.****.net/vera__zhang/article/details/78531550?from=timeline

 

 

 

 

 

 

第三部：验证安装成功

win+R ---cmd---python----import tensorflow as tf

检测tensorflow是否使用gpu进行计算(此方法没看懂)

Import tensorflow as tf

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

 

查看版本信息

1Cuda版本

2Cudnn版本

3tensorflow版本

$Conda list 查看

tensorflow-gpu

tensorflow-hub

tensorflow-tensorboard

版本