RTX2060 —— Anaconda + CUDA 10.0 +Cudnn 7.3 + Tensorflow-GPU + Keras 安装（三）Tensorflow + Keras
Tensorflow & Keras
- 1. 给Anaconda添加镜像
- 2. 搭建tensorflow的虚拟环境（python3.7）
- 3. 安装tensorflow对应版本
-
- 手动安装
- Anaconda 安装
- 5. Tensorflow的检验（利用pycharm）
- 6. Keras安装
-
- Tensorflow & CUDA & cuDNN 各版本之间的关系
- 我的相关文章
1. 给Anaconda添加镜像
- 添加清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
- 查看镜像
conda config --show channels
2. 搭建tensorflow的虚拟环境（python3.7）
- 创建环境
conda create -n python=3.7
- 进入该环境
conda activate tensor_susan
*如果需要退出该环境，回到base，则输入命令
conda deactivate
3. 安装tensorflow对应版本
手动安装
可以在github上直接下载支持的tensorflow gpu的.whl文件，再用pip安装
-
github链接
https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel
对应找到py37, CUDA v10, cuDNN 7.3版本的tensorflow，下载windows版本
点进去后找到
-
下载到本地
-
手动安装（pip）tensorflow
打开Anaconda Shell Prompt，进入刚才创建的tensorflow虚拟环境。
conda activate
cd到刚才下载whl文件的目录。
cd <安装了whl文件的路径>
用pip安装：
pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
安装完成。
Anaconda 安装
直接输入命令即可
conda install tensorflow-gpu
（安装的是py37, tensorflow gpu 1.14.0版本）
5. Tensorflow的检验（利用pycharm）
- 设置python Interpreter
打开PyCharm，新建项目，设置好Python Interpreter。
Python Interpreter设置/修改方法：File–Settings–Project <项目名>–Project Interpreter–点击add
在添加解释器的界面左边选择Conda Environment–Existing Environment
在Interpreter出选择之前所创建的tensorflow环境的python.exe文件
具体的路径是
\envs\\python.exe
然后点OK，环境配置完成。
- 利用脚本检测
新建Python脚本，输入代码：（来自网络）
import tensorflow as tf
with tf.device('/cpu:0'):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')
with tf.device('/gpu:1'):
c = a + b
# 注意：allow_soft_placement=True表明：计算设备可自行选择，如果没有这个参数，会报错。
# 因为不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，将会报错。
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))
# sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(c))
运行后，如果能看到gpu信息，则表示配置成功
至此，Tensorflow安装并检验完成。
6. Keras安装
Keras安装官方说明
- 创建虚拟环境
Ps：可以直接继续在之前安装了Tensorflow的虚拟环境（我的是tensor_susan）继续安装keras，也可以克隆之前的tensorflow虚拟环境，在新的虚拟环境中安装Tensorflow。
克隆tensorflow虚拟环境，并命名好新的Keras环境并激活
conda create -n keras_susan --clone tensor_susan
conda activate keras_susan
- 安装Keras
pip install keras
或
conda install keras-gpu
如果输入conda install keras会装成依赖cpu的
Ps: 之前我也不知道为什么创建了一个python 3.6版本的keras虚拟环境，然后import tensorflow或者import keras都会报错：
No module named '_pywrap_tensorflow_internal'
上网查阅资料过后，发现应该是CUDA,cuDNN版本与Python版本的兼容问题。最后重新用python3.7搭建虚拟环境后，直接conda install tensorflow-gpu，然后conda install keras-gpu就安装好了，没有再出现问题。
Tensorflow & CUDA & cuDNN 各版本之间的关系
Tensorflow官网的说明
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