深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的安装
0.前言
本文作者接触深度学习2个月后，开始进行目标检测实践。
本文作者的专题《目标检测》链接：https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f
此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测，专题内容偏向于掌握技能，学会工具的使用。
本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力，学习原理请自行另找文章。
1.不同操作系统的指引
本文中演示的操作系统是Win10。
如果要学习如何在Linux操作系统中下载和安装CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10，请浏览本文作者的另外一篇文章《在谷歌云服务器上搭建深度学习平台》，链接：https://www.jianshu.com/p/893d622d1b5a
《在谷歌云服务器上搭建深度学习平台》这篇文章中有部分内容是如何建立和连接云虚拟机，这部分内容对于拥有Linux主机的读者是无用的。为了减少读者阅读无用内容的时间，本文作者声明，读者只需要阅读下面5个章节即可完成在Linux操作系统的深度学习环境搭建：
- 第2章《在云虚拟机中安装Anaconda5.2》；
- 第4章《在云虚拟机中安装Nvidia驱动》；
- 第5章《在云虚拟机中安装CUDA9.0》；
- 第6章《在云虚拟机中安装cuDNN7.1》；
- 第7章《在云虚拟机中安装TensorFlow、Keras》
2.软件下载
百度云盘下载链接: https://pan.baidu.com/s/1nGUYr3AHyDJrKzcUctprVg 提取码: 1b66
本文作者在链接中上传了4个深度学习环境搭建所必需的文件，如下：
- Microsoft出品，在Windows操作系统运行所有软件都依赖的.Net Framework库，版本为4.6。
- Nvidia出品，用于做并行计算的平台CUDA，版本为9.0，前提是电脑拥有Nvidia独立显卡。
在做深度学习实验时，建议最低配置也需要Nvidia GTX1060的6GB显存版本。
本文作者使用的是CUDA9.0，查看自己的电脑是否能够使用CUDA9.0，请查看本文作者的另外一篇文章《Windows系统查看CUDA版本号》，链接：https://www.jianshu.com/p/d3b9419a0f89 - Nvidia出品，用于做深度学习加速计算的cuDNN库，版本为7.3。
- Google出品，提供给开发人员的深度学习开发框架TensorFlow。
其有2个版本，cpu版和gpu版，本文要安装的是gpu版本，因为gpu版本是cpu版本运行速度的50倍。
在这篇文章当中，本文作者只演示如何安装软件，使读者能够以最快的速度使用上深度学习的GPU加速。
学习如何从官网下载这些软件，请阅读本文作者的另外一篇文章：《深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的下载》，链接：https://www.jianshu.com/p/c73668544925
3.安装.Net Framework4.6
选择下图中红色箭头标注处exe可执行文件，双击开始安装。
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双击后，显示Extracting files。
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因为本文作者已经成功安装，所以显示如下图所示。
需要进行安装的读者，在安装过程中不需要进行选择，一直点击下一步，按照软件的默认设置安装即可。
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4.安装CUDA9.0
本文写作的时候，市面上已经有CUDA10.0，但是没有与之对应的Tensorflow_gpu版本。
因为最新版的Tensorflow_gpu兼容CUDA9.0的版本容易从网上获取，即通过pip install tensorflow_gpu安装的版本是可以兼容CUDA9.0的。
选择下图中红色箭头标注处exe可执行文件，双击开始安装。
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不要修改默认安装位置，直接点击OK，如下图中红色箭头标注处所示。
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如下图所示，正在提取安装文件中的内容，等待即可。
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上图运行完成后，回自动弹出NVIDIA安装程序，如下图所示。
在检测系统兼容性这一步，等待即可。
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本文作者的显卡是Nvidia RTX2070，在下图中安装程序显示没有发现可以兼容的显卡设备。
因为CUDA9.0比RTX2070更早发布，所以没有找到是合理的，但是安装后仍然可以正常使用。
本文读者可能直接跳到“许可协议”这一步，则说明安装程序找到了可兼容的显卡设备。
点击下图红色箭头标注处，进入下一步。
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许可协议不用仔细去阅读，点击下图红色箭头标注处，进入下一步。
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安装模式选择精简，点击下图红色箭头标注处，进入下一步。
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勾选下图中的上方红色方框标注处，然后NEXT按钮会亮起。
点击下图中的下方红色箭头标注处中的NEXT按钮，进入下一步。
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安装界面显示Preparing for installation，即正在准备安装。
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安装过程中部分截图如下图所示。
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安装完成后，安装程序界面如下图所示。
点击下图中的下方红色箭头标注处中的下一步。
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结束界面中两个可选项不用勾选。
点击下图中的下方红色箭头标注处中的关闭，安装CUDA9.0结束。
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5.安装cudnn7.3
使用解压软件将压缩文件cudnn-9.0-windows10-x64-v7.3.1.20.zip解压到当然文件夹，
具体操作示意图如下图所示：
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解压后入下图所示，在文件夹cuda9.0下载中多了文件夹cuda。
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进入文件夹cuda，如下图所示。
文件夹cuda中有3个文件夹：bin、include、lib，和1个文件NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt
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选中文件夹cuda中的所有文件夹和文件，然后复制。
具体操作示意图如下图所示。
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读者需要找到自己电脑的CUDA安装路径，如果上一章安装CUDA9.0是按照本文作者提示进行的，则路径应该和本文作者相同。
本文作者的CUDA安装路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0，如下图所示：
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将文件夹cuda中复制的3个文件夹和1个文件复制到路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
具体操作示意图如下图所示。
注意，如果下图中的粘贴按钮不可使用，则重新复制文件夹cuda的3个文件夹和1个文件
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如果读者操作正确，则粘贴后路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0中内容如下图所示。
从下图可以看出文件NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt已经被成功复制到该路径下。
bin、include、lib这3个文件夹和路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0中的文件夹做了合并。
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6.安装tensorflow_gpu1.10
6.1 运行pip install命令安装本地WHL文件
使用WHL文件安装python中的库，使用的WHL文件如下图所示。
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在资源管理器的路径处输入cmd，如下图所示，然后按Enter键进入cmd工具。
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读者需要观察cmd此时所在的路径是否为WHL文件所在的路径，如下图所示。
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在cmd中输入命令：pip install tensorflow_gpu-1.10.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，然后按Enter键运行命令。
下图中上方红色箭头标注处表示cmd中运行的命令。
下图中下方红色箭头标注处表示成功安装。
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6.2 运行pip install命令安装msgpack库
考虑到部分读者可能没有安装运行tensorflow必需的msgpack库。
在cmd中输入命令：pip install msgpack，然后按Enter键运行命令。
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到这里为止，所有需要安装的软件和库已经完成，接下来只需要测试运行环境能否使用。
7.测试运行环境
7.1 新建文本文件
在文件夹中新建一个文本文件，具体操作示意图如下图所示：
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7.2 编辑代码
打开上一节中的文本文件，将下面一段代码复制到其中。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello, tensorflow!')
session = tf.Session()
print(session.run(hello))
具体操作示意图如下图所示：
image.png
复制完成后，保存并退出。
7.3 重命名文件
首先读者需要能够更改代码文件的后缀名，点击查看，位置如下图红色箭头标注处所示。
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如下图红色箭头标注处所示，需要勾选。
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从上面2张图的对比可以看出，两者的区别是文件是否有后缀名。
把新建文本文档.txt文件做重命名，修改为test.py。
提示是否确实要更改，选择是，如下图红色箭头标注处所示。
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修改后，文件情况如下图所示：
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7.4 运行py文件
在文件test.py所在路径下打开cmd，在cmd中输入并运行命令：python test.py，如下图所示。
请读者确认cmd所在路径需要与文件test.py所在路径相同。
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第1次运行此命令时，程序需要大约2分钟自动配置tensorflow_gpu运行所需要的环境。
之后再运行此命令时，都不再需要重复配置tensorflow_gpu运行所需要的环境。
如果命令成功运行，结果如下图所示：
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8.总结
- 本文作者提供4个安装文件在百度云盘的下载链接，读者可以直接下载安装，省去了自己下载的麻烦。
- 本文详细介绍了tensorflow的gpu版本的安装细节，希望给入门深度学习的读者带来良好的起步。
- 如果读者对细节有疑问，可以在评论区留言。
- 不同读者的实际操作中，可能会遇到各种奇怪的困难，本文作者建议先将Nvidia相关驱动卸载干净后，重新安装Nvidia驱动，再实现本文当中的操作。
- 如果一直出现找不到tensorflow库的错误，本文读者提示可以使用
conda install tensorflow_gpu的方法先解决环境问题，然后再conda uninstall tensorflow_gpu，最后再实现本文当中的操作。
作者：潇洒坤
链接：https://www.jianshu.com/p/4ebaa78e0233
來源：简书
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