Window10 安装 TensorFlow + CUDA8.0 + cudnn5.1

安装Anaconda
- 并配置安装Python3.5版本，因为TensorFlow在windows中只支持 Python3.5的版本
- 自己因为之前安装VS2017时候已经安装好了Anaconda，这里就不再安装，没安装Anaconda的，可以参考下面的博客：Win10 TensorFlow（gpu）安装详解
安装显卡驱动：
- NVIDIA Driver Downloads
- 选择默认精简安装即可. Installs all CUDA components and overwrites current Display Driver.
安装CUDA：
- 下载：CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017
  - 选择CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017，选择自己系统win10，选择本地安装。接着我们下载以下两个文件，基础安装包 Base Installer 1.3GB 和 补丁包 Patch 2 (Released Jun 26, 2017)。下载好后，只需要双击运行安装第一个1.3GB的cuda_8.0.61_win10.exe ，都默认安装就行。
- 验证CUDA 8.0 是否安装成功
  - 打开cmd 输入：nvcc -V ，若如下所示，则说明安装成功。
安装cuDNN：
- Tutorial
- Download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0
将以上文件都下载好，解压后，分别将三个文件放到cuda的相应安装目录下：

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

并将 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\cudnn64_5.dll 配置到PATH环境变量中
安装 TensorFlow
- 原生 pip 安装
如果没有安装Python3.5 ，需要将其先安装上。TensorFlow 在 Windows 上目前只支持Python 3.5.x。注意 Python 3.5.x 使用 pip3，我们用 pip3 来安装 TensorFlow。
- 安装只支持 CPU 的 TensorFlow，在 terminal 中输入如下命令:
```
C:\> pip3 install --upgrade tensorflow
```
- 安装支持 GPU 的 TensorFlow，使用如下命令：
```
C:\> pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
```
- Anaconda 安装 ( 简单方便，自己推荐！)
（Anaconda 安装是社区支持，而非官方支持）
- 按说明下载并安装 Anaconda：
  - Win10 TensorFlow（gpu）安装详解或者 Anaconda download site
  - 配置Anaconda环境变量于PATH中：
- 建立一个命名为tensorflowde 的conda 环境，指定Python版本是3.5 。通过打开系统命令行，Win+X+A ，然后再控制台输入：
```
conda create -n tensorflow python=3.5
```
- 查看当前环境
```
conda info -e
```
```
可以看到，我们当前所在的是默认的root环境。
```
- 激活 anaconda 环境：
```
activate tensorflow
(tensorflow)C:\>  # 你的提示符应该发生变化 
```
  可以看到，我们已经激活tensorflow环境
- 然后在tensorflow 这个 conda 环境中安装只支持 CPU 的 TensorFlow（写在一行）：
```
(tensorflow)C:\> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 
```
- 安装支持 GPU 的 TensorFlow（写在一行）：
```
(tensorflow)C:\> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 
```
补充知识 conda基本命令（具体细节可参考印象笔记）
- conda基本命令：
  - conda --version 查看当前Anaconda版本
  - conda info -e 查看当前环境版本
  - conda create -n python27 python=2.7 创建一个python2.7版本的开发环境
  - activate python27 切换到 python2.7的版本分支（环境）
  - deactivate 切换回 root分支（环境）
  - conda remove -n python27 --all 删除一个分支（环境）
  - conda create -n clonedpython27 --clone python27 克隆python27这个分支，并将新分支命名为clonedpython27
验证安装结果
- 安装完TensorFlow以后，我们继续在当前terminal中启动python。
```
python
```
- 在 Python 交互式环境中输入
```
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
```
- 如果系统输出如下，则安装成功：
```
Hello, TensorFlow!
```
在PyCharm中配置TensorFlow环境
- 要在pycharm下使用tensorflow，要设置好pycharm下解释器interpreter的路径File --> Setting --> Project --> Project Interpreter，这里也就是tensorflow的路径，如下图所示：
- 在PyCharm中测试该代码
```
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
```
运行后会提示警告，但这个警告并没有影响

W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.

我们可以通过在上面代码之前，添加两条语句，忽略掉警告
```
import os  ##加上这两句，可以不显示警告
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
```
Reference

Window10 安装 TensorFlow + CUDA8.0 + cudnn5.1

安装Anaconda

安装显卡驱动：

安装CUDA：

安装cuDNN：

安装 TensorFlow

Anaconda 安装 ( 简单方便，自己推荐！)

验证安装结果

在PyCharm中配置TensorFlow环境

Reference

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