TensorFlow安装与注意事项

    由于是python3.6，所以装了最新的tensorflow1.6版本，结果跑tensorboard失败。去stack overflow找解决方案，也没成功。果断换了最低的tensorflow1.3版本，结果测试tensorboard还是失败。网上找成功的案例，发现他们的tensorboard界面和我的不一样，于是怀疑tensorflow1.3版本还是高，所以换成了tensorflow1.0。由于从1.3开始才支持python3.6，所以又装了一个python3.5，之后完美运行tensorboard。

tensorboard界面截图如下，如果不是这个界面的，可以考虑装tensorflow1.0。

注意事项：

1）安装前需要下载的文件：

    需要python3.5，cuda8，cudnn5，之后用pip安装tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl文件，pip安装要加上豆瓣的站点 ，命令是-i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com。下载的cudnn是一个压缩包，把其中bin目录下的dll文件拷到cuda安装目录下的bin文件夹即可。这些文件我都上传到了我的csdn上。

2）tensorboard使用指南

    安装完成后，可以用我博客上的tensorboard例子去测试一下，启动tensorboard在windows上需要注意，cmd路径要先切换到项目生成的log文件所在上一级目录，不要在c盘，主要是tensorboard要求当前两个磁盘要一致，比如项目在d盘，那么就要切换到d盘。tensorboard有个缺点是以：为路径区分符号，不是该\\符号。所以要直接到log文件的上一级目录，其实就是项目目录，然后用tensorboard --logdir logs命令，这个logs是存放log文件的文件夹名字。如果tensorboard不可以直接用，需要添加环境变量。

3）出现Failed to get the number of CUDA devices: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

    该问题是因为CUDA driver驱动版本过低，一般要至少在385.41版本，现在最新的是390.77，可以用驱动精灵更新一下。之后便没有报错。