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：

1. 第2章《在云虚拟机中安装Anaconda5.2》；
2. 第4章《在云虚拟机中安装Nvidia驱动》；
3. 第5章《在云虚拟机中安装CUDA9.0》；
4. 第6章《在云虚拟机中安装cuDNN7.1》；
5. 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：

1. 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。
2. 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
3. Nvidia出品，用于做深度学习加速计算的cuDNN库，版本为7.3。
4. 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

1. 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。
2. 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。
3. 如果读者对细节有疑问，可以在评论区留言。
4. 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。
5. 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。