环境配置——win10下TensorFlow-GPU安装（GTX1660 SUPER+CUDA10+CUDNN7.4）

2020.04.19 自行安装记录：

Anaconda之前已进行安装 没有借鉴这里的安装方式
CUDA安装按照下文所写 无问题
cuDNN安装 借鉴了此文 https://blog.csdn.net/weixin_40392957/article/details/80207366
1、首先打开cuDNN各个版本的下载网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse51b
2、然后选择你需要的版本，比方说选择cuDNN v7.1.2 Library for Windows 10，这里不要之间点击，否则会进入注册界面，而是右键选择“复制链接地址“转到迅雷 OK 很快 很方便
Tensorflow-gpu 安装未成功搭建虚拟环境 直接在Anaconda prompt中运行安装命令 安装顺利 测试通过
在此谢过此博文作者！

首先安装anaconda

Anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/download/

注意在安装时勾上第一项：

安装CUDA10.0：

CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

安装CUDA前会先运行一个系统检查，如果没有软硬件不兼容的情况就能继续进行下一步。若有不兼容情况，系统检查则会报错。如果报错了，就最先考虑下是不是自己的显卡不被该版本支持。

选择自定义安装，安装选项我全选了

下一步会让选择安装路径，个人建议如果C盘能接受一个多G，就直接安装在默认路径，防止出问题

安装完成之后，下一步需要配置环境变量：

计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10_0两个环境变量，接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量：
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0(这是默认安装位置的路径，如果自己自定义路径设置安装成功的话就用自己的路径)
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

下一步在系统变量PATH里添加路径。找到系统变量的PATH双击并添加下列几个路径：

%CUDA_LIB_PATH%

%CUDA_BIN_PATH%

%CUDA_SDK_LIB_PATH%

%CUDA_SDK_BIN_PATH%

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64   这些均为默认路径，有需要的话自行修改

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin 

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\common\lib\x64

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\bin\win64

添加完之后：

添加完之后CUDA就算安装完成了。我们可以检验是否安装成功。

打开CMD，cd到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite    （这是默认路径）

分别执行命令：bandwidthTest.exe

                         deviceQuery.exe

看到pass说明成功啦

安装cudnn7.4

CuDNN下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

（下载CuDNN需要注册账号，注册过程比较简单）

下载好之后，解压，分别将.h .lib 和.dll 文件分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0的include, lib/x64, bin 文件夹下。其实也就是对应的文件夹。

到这里就安装好了CUDA10.0及其对应的cudnn。

安装TensorFlow-GPU

打开命令行窗口，首先创建运行环境，输入指令：

conda create -n tensorflow-gpu python=3.6
   
   
   
   

上述指令新建一个名字叫“tensorflow-gpu”，python版本为3.6的运行环境

激活并进入环境，使后续指令在激活的环境中生效，输入指令：

conda activate tensorflow-gpu
   
   
   
   

升级pip到最新版，防止稍后的安装时，出现错误，输入命令：

python -m pip install --upgrade pip
   
   
   
   

安装TensorFlow，由上表可知，安装的TensorFlow的版本为1.13.1，输入命令：

pip install tensorflow-gpu==1.13.1
   
   
   
   

建议换成国内的源，这样速度会快很多：

pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   
   
   
   

验证：

在命令行中，进入python，并输入以下代码：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
输出：
b’ Hello, TensorFlow

 

若能正确输出则说明成功安装，但是我在输入import tensorflow as tf 后出现一连串警告：

FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'......

查找原因之后发现是numpy版本太高，所以需要将numpy版本将到1.16.0：

pip install numpy==1.16.0
   
   
   
   

到这里就已经安装完成了