Windows10 Tensorflow 安装（GPU版本）Jupyter Notebook测试 Keras安装

此教程为GPU版本，如果没有NVIDIA GPU，还是用CPU跑吧。

一、想要用 NVIDIA GPU做深度学习，需要同时安装CUDA和cuDNN。

• CUDA。用于GPU的一组驱动程序，它让GPU能够运行底层编程语言来进行并行计算。

• CUDNN。用于深度学习的高度优化的原语库。使用 cuDNN并在GPU上运行时，通常可以将模型的训练速度提高50%到100%。

TensorFlow依赖于特定版本的CUDA和 cuDNN库。请查阅TensorFlow网站，上面详细说明了当前推荐的版本。或者按照以下方式简单判断一下。

•       下载之前，注意版本选择，桌面右键-NVIDIA控制面板

•          帮助-系统信息

•          查看组件

•  可以看到NVIDIA CUDA 11.2.139 driver，下载的CUDA版本就应该低于11.2。

安装请按照以下步骤操作：

        （1）下载CUDA。对于 Ubuntu（以及其他 Linux版本），NVIDIA也提供了现成的安装包，可在https:// developer. nvidia. com/cuda-downloads下载。

        （2）安装CUDA。

        （3）安装cuDNN。

        ①注册一个免费的NVIDIA开发者账号（遗憾的是，想要下载 cuDNN，这一步是必需的），然后在NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer下载cuDNN（选择与TensorFlow兼容的 cuDNN版本）。
        ②安装 cuDNN。

之所以略写，是因为前三步已经有很多教程了，推荐阅读（非常之详细！！！美中不足缺了环境变量配置）：windows10+nvidia驱动+cuda10.1+cudnn安装教程

看环境变量设置，可以看这篇，也非常之详细：最详细不过的CUDA的下载安装使用、环境变量配置，有这一篇就够了

        最后验证一下，如果Result=PASS，那么就说明安装成功。   

 二、安装 TensorFlow-gpu。
       

1. 这个博主写的教程很不错，推荐直接阅读：Anaconda安装Tensorflow-gpu（2020.7)

  但是按照这个博主的步骤运行会发现被卡在测试上，在jupyter notebook上运行：

import tensorflow as tf

 报错：ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'

 2. 如果遇到了以上问题，需要参考这篇文章解决问题：【TensorFlow】怎么在jupyter Notebook中使用TensorFlow

 如果最后可以跑出博主的代码，则意味着成功；

 如果报错：无法执行sess.run()，其原因是tensorflow版本不同导致的，tensorflow版本2.0无法兼容版本1.0.，也不要慌张，试试这个，看能不能运行出来：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
hello = tf.constant("hello,tensorflow")
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))

 b'hello,tensorflow'

import tensorflow as tf
tf.__version__  

'2.5.0'

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

Num GPUs Available:  1

 运行得出来，则意味着成功！！

三、安装Keras 

1. 打开Anaconda Prompt，输入：

  activate tensorflow

2. 安装keras，使用命令：

 pip install keras 

有明显报错（但我没管(●'◡'●)）：

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
tensorflow 2.5.0 requires flatbuffers~=1.12, but you have flatbuffers 20210226132247 which is incompatible.
tensorflow 2.5.0 requires grpcio~=1.34.0, but you have grpcio 1.36.1 which is incompatible. 

错误：pip的依赖项解析程序当前未考虑已安装的所有软件包。这种行为是以下依赖关系冲突的根源。

tensorflow 2.5.0要求flatbuffers~=1.12，但您的flatbuffers 20210226132247不兼容。
tensorflow 2.5.0要求grpcio~=1.34.0，但grpcio 1.36.1不兼容。

 3. 验证。输入命令 python，然后输入 import keras，如果没有报错，则安装成功。

  但是我这里有报错：

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2.__internal__' has no attribute 'register_clear_session_function'

 

 参考解决方法：module ‘tensorflow.compat.v2.__internal__‘ has no attribute ‘register_clear_session_function‘ 解决方法

 module ‘tensorflow.compat.v2‘ has no attribute ‘__internal__‘

         

        只能说，这样也能用。但是最好解决一下报错！！！

        于是，我找啊找。因为Tensorflow我下的是2.5.0的版本，那么Keras我也得试试一样的版本。

        1. 先卸载之前下载的2.6.0版本的keras。打开Anaconda Prompt，输入：

pip uninstall keras

         2. 重新安装2.5.0rc0的Keras。输入：

pip install keras==2.5.0rc0

        3. 测试一下。

         4. 再测试一下Jupyter notebook。

        好家伙，可以运行了！ 

 四、Pycharm运行Tensorflow

看这个教程就差不多了，很简单！

windows下用pycharm安装tensorflow简易教程

The End 2021-10-28 22:31p.m.