使用anaconda安装tensorflow-gpu

一般情况下我不喜欢在网上搜教程，各种程序的安装都去看官网的教程。这次安装tensorflow也不例外，我在tf官网看了安装教程。一顿操作下来得到个找不到dll的提示。然后开始各种检查cuda，cudnn，python，tf的版本。无果，google一番之后发现anaconda可以直接安装tensorflow的gpu版本。我机器上的python环境就是anaconda，就试了试。本以为不会成功，因为连cuda都不用安装。没想到anaconda果够强。和官网的安装方法相比，这个简单好用。记录下来，以免忘了，也或可以帮助他人。

一、安装anaconda

下载anaconda：https://www.anaconda.com/distribution/，我用的python3版本

二、更新anaconda（可选）

cmd或powershell运行一下命令

conda update conda
conda update anaconda
conda update python
conda update --all

三、创建虚拟python环境（可选）

conda create --name tf-gpu

四、安装tf相关软件包

conda install tensorflow-gpu keras-gpu  
conda install -c aaronzs tensorflow-gpu
conda install -c anaconda cudatoolkit
conda install -c anaconda cudnn

安装完成之后，可运行以下python代码，测试是否安装成功

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello, tf-gpu!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果输出以下内容，表示安装成功

2019-05-03 10:00:18.303348: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
2019-05-03 10:00:18.528621: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1433] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 950M major: 5 minor: 0 memoryClockRate(GHz): 1.124
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 4.00GiB freeMemory: 3.34GiB
2019-05-03 10:00:18.538391: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1512] Adding visible gpu devices: 0
2019-05-03 10:00:19.957217: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:984] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2019-05-03 10:00:19.965859: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:990]      0
2019-05-03 10:00:19.969174: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1003] 0:   N
2019-05-03 10:00:19.972276: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1115] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 3050 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 950M, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 5.0)
b'hello, tf-gpu!'

环境不同，输出内容也会不同，看到cpu指令没有编译以及gpu设备的发现即可

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: 
tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1433] Found device 0 with properties:
tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1115] Created TensorFlow device 

使用anaconda安装tf-gpu时非常顺利，没有遇到任何错误，因此本文不包含任何错误处理的内容。

备注：
如果使用了anaconda的虚拟python环境，运行python代码前需要激活虚拟环境

conda activate tf-gpu

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以下与技术无关的个人吐槽

csdn的博客好久没更新了，一方面因为自己懈怠了，看的技术书籍越来越少，刚开始还给看书少找些理由，说在海外没有中文书籍，后来发现其实在外这么多年早已习惯了阅读英文文献，看中文反而不太适应，理由并不成立。另一方面学业确实有些忙，研究方向又与具体的技术实现有些脱节，或许这才是一个靠谱点的借口。无论如何，既然想拾起来了，就尽量坚持吧。最后希望自己早日拿到phd。