Windows10 64位下安装TensorFlow谷歌人工智能系统已官方原生支持

Windows10 64位下安装TensorFlow谷歌人工智能系统已官方原生支持

GitHub - tensorflow/tensorflow: Computation using data flow graphs for scalable machine learning
https://github.com/tensorflow/tensorflow

TensorFlow官方文档中文版_TensorFlow中文教程
http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/

安装前准备
TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本，采用 pip 安装方式，以 GPU 安装为例，CPU 版本不需要安装 CUDA 和 cuDNN。
TensorFlow 要求的最低 GPU 的计算能力是 3.0

在 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 确认你的显卡支持 CUDA。
确保你的Python版本是3.5 64位（tensorflow 的 windows 版本仅支持 python 3.5）
确保你有稳定的网络连接。
确保你的pip版本 >= 8.1。用 pip -V 查看当前 pip 版本，用 python -m pip install -U pip 升级pip
建议安装Anaconda，因为这个集成了很多科学计算所必需的库，能够避免很多依赖问题。
下载 CUDA 和 cuDNN 的安装包，注意版本号分别是 CUDA 8.0 和 cuDNN 5.1，这是 Google 官方推荐的。可以去各自官网下载。

安装TensorFlow
TensorFlow pip 安装包进入命令行执行下面语句：
# GPU版本
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
# CPU版本
pip3 install --upgrade tensorflow
速度视网速而定
安装网之后在 Python 中import tensorflow 提示没有找到 CUDA 和 cuDNN。

安装CUDA 8.0
下载压缩包之后，解压，安装，过程屏幕可能会闪烁，时间有点长。
安装完之后会自动添加上系统变量。
测试一下是否安装成功，命令行输入 nvcc -V ，看到版本信息就表示安装成功了。

安装cuDNN 5.1
压缩包解压，把你放的那个目录添加到Path 环境变量里。

按照官方的安装步骤实际上这里已经完成了，但是经过我的安装发现，这样如果你 import tensorflow 的话它还是找不到cuDNN的文件，也就是说下面紫色框中那一行是失败的：
问题原因是：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/5968
解决方法1：将下面这些文件复制到相应位置
C:\cuda\bin\cudnn64_5.dll —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
C:\cuda\include\cudnn.h —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
C:\cuda\lib\x64\cudnn.lib —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64

解决方法2：将C:\cuda\bin 也加进Path 环境变量里。

再次import tensorflow 就成功了。

测试
用一个简单的矩阵乘法测试
import tensorflow as tf

a = tf.random_normal((100, 100))
b = tf.random_normal((100, 500))
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(c)

可以看到已经识别出显卡了。

安装可能出现的问题

Cannot remove entries from nonexistent file

如果在安装 TensorFlow 的时候出现类似 Cannot remove entries from nonexistent file c:\users\li\anaconda3\lib\site-packages\easy-install.pth 的错误
可以参考 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/622 和 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/135，
有多种解决办法，这里介绍一种方法：在 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 之前先执行 pip install --upgrade --ignore-installed setuptools

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