Windows7下安装GPU版本tensorflow及安装配置keras

安装要求：

• OS：Windows7（64bit）
• 显卡型号：支持GPU加速
• Python：python3.5
• TensorFlow：GPU版本
• Visual Studio:安装cuda的前提
• GPU加速：Cuda 9.0， Cudnn v7（支持cuda9.0版本--cudnn7.0.4）

一、安装Python

  选择Anaconda安装，选择Anaconda3-4.2.0版本（对应python3.5版本）。

  Anaconda下载地址：https://repo.continuum.io/archive/，但由于下载速度极慢，此处分享网盘链接 Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64 ，密码w2qi。
  至此，Python3.5安装完成。

二、下载安装CUDA 9.0和Cudnn

  深度学习库使用cuda和cudnn进行GPU加速，可以大大的缩短计算时间。默认已安装显卡驱动；安装cuda前提是，已安装Visual Studio。

下载CUDA前，先确认GPU显卡所支持的CUDA版本，

控制面板-》NVIDIA控制面板-》帮助-》系统信息-》组件-》nvidia.dll后面的cuda参数

  1.下载：首先要检查电脑显卡型号是否支持GPU加速：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus，确定电脑显卡型号支持                           GPU加速后，下载cuda和cudnn。
             下载时注意版本间匹配问题，本文章安装的软件为：Python3.5+cuda9.0+cudnn v7(支持cuda9.0)+tensorflow1.9.0。                    cuda9.0下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，cudnn下载地址（下载前需要注册登录，注意                    下载支持cuda9.0的版本）：https://developer.nvidia.com/cudnn。
  2.安装：双击cuda的.exe文件安装完成；安装也很简单直接下一步就好。

                     默认安装目录在： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

          2-1 查看是否安装成功 cmd目录下 运行 nvcc -V

           

           2-2 运行cuda示例代码

       到 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0 选择对应的vs版本打开，编译并运行

       这里是 vs2013 的运行界面：

                        

         3：安装cuDNN v7.0.5 

                       注意： GPU显卡计算能力大于3.0才支持 cuDNN

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cuDNN v7.0.4 ，需要注册才能下载。

a)  把cuda\bin\cudnn64_7.dll复制到 C:\Program Files
\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin 目录下.
b) 把\cuda\ include\cudnn.h复制到 C:\Program Files
\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include 目录下.
c) 把\cuda\lib\x64\cudnn.lib复制到C:\Program Files
\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64 目录下.
好，到此cuDNN安装完成。

三、安装tensorflow-gpu和keras

打开Anaconda Prompt ，输入：

conda create -n tensorflow-gpu  python=3.6.9  ---->创建tensorflow-gpu 环境

activate tensorflow-gpu   ----->激活环境

pip install  tensorflow-gpu==1.9.0  ----->安装GPU版本的tensorflow

pip instal keras==2.2.0   ------->安装keras

测试安装成功与否:

测试keras

pip install Pillow

pip install matplotlib

pip install opencv-python

还是在conda中，敲入命令：

--> 测试图片：

python yolo_video.py --image

输入：D:\keras-yolo3-master\testimg\0.jpg   

-->测试视频

python yolo_video.py --input D:\keras-yolo3-master\video\input\video.mp4 --output D:\keras-yolo3-master\video\output