windows环境下安装CUDA（用GPU训练Tensorflow-YOLOv3）

今天终于搞到一台带1080独显的PC，之前一直用CPU训练，效率极其低下。训练tensorflow-yolov3这个网络模型，图集400张，4个分类，要训练十多个小时才能看到检出效果，现在可以尝试使用GPU训练了。

之前对GPU训练还不太了解，以为要改代码，现在才知道，其实不需要的。

关键就是搭建好cuda环境

1. NVIDIA显卡驱动
   （https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn#）
   

2. CUDA，GPU编程工具包，用于调用GPU，(不少文章提到需要先安装visual studio，感觉不用也行)
   （https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）
   
   下载下来一步步安装即可。安装完可在终端输入nvcc -V 检查是否安装成功（前提是path设置好，正常会自动设置的）

3. cuDNN，专门为加速深度神经网络设计的cuda扩展库
   (https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)
   cuDNN的安装方式很简单，下载下来解压，拷贝到cuda对应版本的根目录下即可

C:\Users\dvlee>nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Aug_25_21:08:04_Central_Daylight_Time_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130

4. 安装python库，tensorflow-gpu
   我删除了cpu版的tensorflow，重新安装了gpu版的库。在pycharm的库管理里直接搜索安装。

以上四点的版本号要对应上，我使用的tensorflow-gpu版本为1.14，显卡驱动419.17，cuda和cudnn用10.0的版本。发现驱动版本低了，需要升级下版本。

遇到的几个问题，

1. AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘constant’
   这个问题，我记得重新安装tensorflow-gpu，重启了下pycharm即可

2. CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
   显卡驱动版本跟cuda版本对不上

3. 显卡驱动折腾了很久，用了很多方式，一直提示无法升级，后来又莫名其妙的好了