Win10+1050Ti配置Tensorflow教程__不用GPU，真的GAN不动___配了两天

尝试一天半后借鉴他人(主要看这里)

环境：1050ti
python3.6
tensorflow-gpu2.2
cuda10.1
cudnn7.6.5
好的参考：【GPU】win10 (1050Ti)+anaconda3+python3.6+CUDA10.0+tensorflow-gpu2.1.0

刚刚发现上面这篇博文是我的小站的一个友链小姐姐写的，厉害啊
Win10中CUDA、cuDNN的安装与卸载

win10 tensorflow2.2 安装踩坑总结

tensorflow-gpu2.2使用pip安装
numpy用pip升级，因为再tensorflow-gpu安装的时候就已经装过了
之后conda就不能再装numpy了，不然会出错
其他conda和pip可以混用了

总算烧gpu了，第一次听到我GPU风扇响起来，感动哭了，以前拆机发现GPU风扇跟新的一样

而且终于可以边训练边用电脑干其他事情了，因为训练用的是GPU而不是CPU，所以幸福啊

发现上次我CPU跑DCGAN整整一个小时多都没有出一轮epoch的结果，我GPU直接11分钟跑了一轮，差距真的有10倍以上，突然想到之前用素数筛和别人用暴力找素数的运行时间差距了，233，好的算法+架构=>更美好的生活

自己尝试一天半，完败(下面可以不看，z主要是错在装了tensorflow还没适配的cuda11…其他部分还可以借鉴)

notice

先要清楚cuDNN和tensorflow-gpu的版本都必须和cuda配套！
否则很有可能翻车
https://tensorflow.google.cn/install/source#tested_build_configurations

安装Anaconda，自行搜索

安装cuda和cuDNN

去nvidia官网下载cuda

再去官网下载对应版本的cuDNN

下载要素过多，可以先去休息一下

正式安装

cuda选择精简模式安装，就是安装所有组件，避免后面麻烦
不要选精简模式，否则你之前选择的安装路径就白选了，它会默认帮你安装到C盘中，吐了，要不是C盘还剩12G，我就要重装了，一下掉了10G，心痛

path超出了，所以自己要处理一下

看到下面界面，有种又安装了一次GeForce Experience的感觉…

将CuDNN复制到cuda/v11文件下

搭建TensorFlow-GPU环境

打开Anaconda Prompt，进入Anaconda命令行管理界面. 输入指令：

# 配置清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

# 创建运行环境，输入指令：
conda create -n tensorflow-gpu python=3.6

新建一个名字叫“tensorflow-gpu”，python版本为3.6的运行环境，此环境与Anaconda中其它环境隔离。红框中的软件包也会随之安装，输入“y“和回车后开始安装。
然后会出现一些软件安装包的提示（问你是否确认安装）：输入 y 按回车

激活并进入环境，使后续指令在激活的环境中生效，并且升级pip, 输入指令：

conda activate tensorflow-gpu
python -m pip install --upgrade pip

安装TensorFlow-GPU

pip版(对的)

开始安装 ， 两种方案

#### 以下皆有风险
## 最好有ladder
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

## 没有la dd er,for Python 3.* and GPU
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu

无数次下载失败？？？(因为pip一旦中断就要重新下载，所以我们可以借用浏览器的中断之后点击继续下载的功能)
直接到官网下载！https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/
或者清华源网站 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/

然后先升级setuptool,再进行本地安装，我这是安装后，再升级的setuptool,其实都一样

pip install setuptools --upgrade
pip install tensorflow_gpu-2.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

conda安装版本，pass掉

发现conda安装，它会自动再帮你装一个加速cudnn和cuda_toolkit，是另一种安装方式，不好安装较新版本的tensorflow，不推荐…

自己安装完，检测的时候报错了，默认使用的是CPU，然后指定设备号也有问题(Requested GPU:0, but only XLA_GPU:0 exsits)，所以发现了一些东西，找到一些人的说法，说要用conda安装tensorflow-gpu
别再使用pip安装TensorFlow了！用conda吧

## 用conda
conda install tensorflow-gpu=2.1.0
### 大家前往要指定版本啊，不然会像我一样安装了默认版本1.13.1（才发现conda这个包管理工具不喜欢直接装最新版，哭了）
## 结果触发了依赖检测...,估计装不了...

添加路径

测试

大家最好指定版本，不然可能像我一样后面还要升级

可能的问题

新环境的spyder运行出错

from IPython.core.inputtransformer2 import TransformerManager
ModuleNotFoundError: No module named ‘IPython.core.inputtransformer2’

问题解决：
因为提示少了”IPython.core.inputtransformer2“模块，所以找到对应的文件夹
”D:\anaconda3\Lib\site-packages\IPython\core“
发现在这下面的文件与可以正常运行的ipython文件夹(比如你另一个环境的IPython)对比少了”inputtransformer2.py“和”async_helpers.py“两个文件，从中复制过来,正常打开即可~~~
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这里的解决参考链接：https://blog.csdn.net/Y_yuxiaoyu/article/details/103792381

分析

可能是安装下载过程中，有一个下载源中的IPython有打包不完整现象，或者是新版IPython可能不需要那个文件了，但是spyder运行还是需要那个文件

HDF5 library version error - HDF5 ver 1.10.4

https://stackoverflow.com/questions/57842565/hdf5-library-version-error-hdf5-ver-1-10-4

奇葩见闻

1. conda卸载tensorflow-gpu都要先安装依赖包的较低版本来取代卸载包…

参考文章

https://blog.csdn.net/mch2869253130/article/details/88889616