tensorflow-gpu版安装

一、前言
　　网上文章很多，自己刚刚安装了来记录下过程（主要是记录安装中出现的各种问题），方便以后安装的时候查看。

二、开始
　　Win10_64位下搭建TensorFlow-GPU版本的环境
　　上面的链接写的很清楚也很实用，网上很多教程是用的anaconda搭建的tensorflow-gpu，个人感觉不是很建议，因为在pycharm中需要换一下python解释器，换成conda环境下的python.exe，但是我们大多数的模块都是被管理在anaconda下的site-packges,换了解释器后，好多模块都不能用，导入不成功。

下面主要是我遇到的一些问题

我在安装好了后想测试下自己运行程序时是不是在用gpu跑，在Tensorflow中可以通过设置log_device_placemeng参数来打印运行每一个运算的设备。

import tensorflow as tf

a=tf.constant([1,3,4])
b=tf.constant([2,4,1])
c=tf.add(a,b)
sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))

输出的结果是
　　有没有看见下面Add,Const后面都跟的是cpu。嗯？我亲爱的gpu你在哪呢？吓得我用pip list又检查了下自己是不是安装得cpu版本，pip list中显示得确实是tensorflow-gpu，还是最新版的。

接下来，我想检测下有没有可用的gpu设备

from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices())

　　很伤心，通过1处可看出只有一个cpu，并没有可用的gpu设备，在2处说了一长串。最后在百度上看见了同样的问题Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 640M LE, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.7.
　　原来是gpu配置太低，计算容量2.1，但是最低要求计算容量也得是3.7，估计很少有人能够遇到这个问题。我电脑是12年或者13年买的吧，之前写爬虫的时候感觉用着还挺顺畅。现在突然有了一种电脑的性能达不到我的要求的觉悟，这淡淡的优越感是怎么回事~

更新：
在Mac上安装tensorflow-cpu
mac 本来就有python ,版本是python2，自己下载python3.6安装后，就多了一个版本，再下载个anaconda后，就有3个python版本，并且，在Mac上，就算安装了anaconda ,在pip3 install时，下载的包会自动下载到自己下载的python3.6下面，但是，在terminal里面执行python的时候运行的又是anaconda下面的python版本，这样就会当pip3 install 一个包，假如是pyquery时，你会发现这个包安装到了

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages (from pyquery)

这个目录里面，并且当你pip3 list的时候，也会显示有pyquery这个包，但是当你在terminal里面打开python ,运行import pyquery时，会告诉你没有这个包，这是因为terminal执行的事anaconda下面的python,所以当安装了tensorflow，要导入到pycharm里面时，解释器应该选择的事上面那个路径对应的解释器，我觉得可以通过几个方法来改：
1、改变pip3 install的路径
2、要么不下载python，要么不下载anaconda

感谢：http://www.cnblogs.com/bahcelor/p/8278711.html