win10 tensorflow1.2(gpu)安装(CUDA8.0+cudnn5.1) + keras 2.0

tesorflow 1.2

  其实官网上的流程写得还是挺详细的，但还是遇到一些小问题，就在这里列举一下好了。说明下，我采用的是Anaconda的方式安装。

  首先，提醒大家擦亮眼睛，一定要python3.5.x或者3.6.x才行，什么3.7.x、2.7.x都不行，出错看看是不是一开始就走远了。

  其次，就是你到底有没有gpu，没有就不要强求gpu版的了…附上判断方法。

  此外，还要注意，CUDA和cudnn的版本是要配对的，英伟达下载cudnn的官网界面上有写清楚。

  最后，就算你成功地走到了现在，你import tensorflow的时候也可能出错！比如说，我就是：

参考stackoverfow的高票答案把流程重新走了一遍还是不星，我找到了另一个救星。为了防止链接失效，我把后者的搬运过来：

出现这个错误的可能原因有很多，我个人在网上搜索时也找了很多个不同的答案，这里我简单的整理一下。
1、确定你的整体安装流程没有问题，这里可以参照Keras中文文档中的对于Tensorflow安装部分的流程介绍
2、确定你的系统中有MSVCP140.DLL，如果没有，可以在这里下载
3、确定你的CUDA版本和CUDNN版本匹配，例如cudnn-8.0-windows7-x64-v5.1.zip就是针对CUDA8.0版本的，你可以在这里下载8.0的CUDNN5.1版本
4、尝试修改CUDA bin文件目录下的”cudnn64_6.dll”为“cudnn64_5.dll”
5、确认你的系统PATH环境变量设置正确，把CUDA目录下的bin,lib/x64等路径包含进去
6、确认你的电脑正确安装了DXSDK_Jun10
7、最新版本的tesnorflow可能存在一定问题，请尝试历史版本如
tensorflow 1.2
  pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
tensorflow 0.12.0rc0
  pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
任意历史版本
  pip install tensorflow-gpu==X.X.X

也就是说，tensorflow和cuDNN、CUDA的版本都是要相对应的！¹

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  更正一下，上述方法已经不奏效了。一觉醒来tensorflow的虚拟环境中的python版本变成了3.7真是超气人（不知道为什么，中间升级了pip…不过应该没影响啊…不知道哪一步不小心搞错了…魔幻现实…)
重新走一趟流程发现还是不行，终于找到进一步的问题了：
tensorflow1.2对应cudnn的v5版本，tensorflow1.3对应cudnn的v6版本，笔者现在使用pip install --upgrade tensorflow-gpu默认会下载tensorflow1.12.0，现在出了问题看来tensorflow1.12.0和cudnn v5肯定是不适配了。
  于是乎，果断

pip uninstall tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==1.2.0	#1.1.0已经not available了

              

  希望明天一觉醒来不要出现别的问题 TAT

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再更一下，终于知道为什么python版本回自动变成了3.7了（因为重装了一遍又发生了一毛一样的事…）…在Anaconda中install了tensorflow环境下的jupyter后，kernel只找到得到python 3，然后推出后就发现dll和lib全变成了py37.dll类似的 TAT 但是为什么会这样以及怎么解决还没figure out…暂时的解决方法是重装一个虚拟环境…反正CUDA和cuDNN都已经装好了，几个命令敲一下还是很快的！

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另附验证tensorflow-gpu安装成功的出图（不是cpu版本哦

如果有GPU的相关信息就说明跑的是GPU啦 ：p

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keras2.0

其实tensorflow已经有内嵌的keras模块了（但是1.2没有hhh）所以这里还是单独安装下keras模块

pip install --no-deps keras==2.0   
# --no-deps如果不加的话，会帮你把CPU版的tensorflow下载下来，然后import tensorflow的时候实际上跑的是CPU

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1. https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043962
   
   
   ↩︎