python多显卡支持_Win10 双python tensorflow（gpu）安装教程总结

此文档是关于网上相关安装总结的教程，本人安装是在Win10环境下，基于Anaconda2.7和Aanaconda3.5双版本共存的情况安装的Tensorflow。参考的安装教程原网站如下：

1. http://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/53769256

2. http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615

3. http://blog.csdn.net/chenhaifeng2016/article/details/60873291

1. Anaconda的安装

2.7版本直接下载，因为Tensorflow只支持3.5版本，而官网下载界面只有3.6版本，所以去它的旧库找到 Anaconda3-4.2.0-Windouws-x86_64下载。网址：https://repo.continuum.io/archive/

1.2.Anaconda安装

先安装2.7版本，双击进行安装。

Next

Agree

Next

这里选择你要安装的盘就可以了，然后Next。

这里两个都要勾上。然后Install等待安装完成。

完成后检查环境变量是否有以下路径，没有需手动添加。

环境变量在

点击编辑即可。

安装3.5版本：

双击

进行安装，步骤几乎与2.7版本一样，注意两点就行

安装路径选择你上面安装2.7版本的文件下下envs路径下，即D:\Anaconda2\envs\，命名py3(可自定义)如下图所示。

在Advanced Options界面，两个都不要勾选。(网上教程说第二个勾选没有影响)本机默认运行环境是2.7的所以没有勾选。

2. 关于更改Anaconda下载源地址

配置Anaconda的配置文件，添加清华的镜像源，然后将其设置为第一搜索渠道,提升下载速度。在cmd中输入如下两点指令。

conda config --add

channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set

show_channel_urls yes

3. 更改pip下载源地址

windows下，直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\xx\pip，新建文件pip.ini，内容如下(这里使用的是清华的镜像)：

[global]

index-url= https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. cuda安装

首先确定你电脑的显卡支不支持cuda(一般有nvidia的独立显卡都支持)，可以去官网查一下。

安装nvidia cuda8.0，在官网下载适合你电脑配置的安装包cuda v8.0 。https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。下载本地版本，点击安装后一路Next。

cuDnn库下载

版本，然后解压到你下载的磁盘就行(位置自定)

解压上述文件将bin下

的对应复制到你安装cuda的路径下的bin里

将include下

的对应复制到你安装cuda的路径下的include里

将lib\x64下

的对应复制到你安装cuda的路径下的lib\x64里

然后去看你的环境变量，确保环境变量能直接访问到bin和lib\x64下的程序包。环境变量如下图(如果不是手动添加)。添加方法和上面安装Anaconda时一样。

5. 安装tensorflow并测试

打开cmd，输入

conda update pip

更新你的pip版本。我这里已经更新了(tensorflow要求pip>=8.0.1版本)

输入

activate py3

进入python3.5版本。

输入

conda create --name tensorflow Python=3.5

创建环境。(截图是使用参考教程里的截图)。

输入

activate tensorflow

输入：

pip install --ignore-installed --upgradehttps://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

进行安装。安装成功后如下图所示。

测试：输入python，打开python，运行下列代码：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('hhh')

sess = tf.Session()

print (sess.run(hello))

输出为：b’hhh’，即为安装成功。

6. 完成jupyter notebook、Spyder使用Tensorflow

若想在jupyter

notebook和Spyder上使用Tensorflow,只需要在Tensorflow环境下安装jupyter和Spyder就行了。输入如下：

activate py3

activate tensorflow

conda install jupyter

conda install spyder

安装好后打开python3，tensorflow环境下打开jupyter noteboo验证一下(Spyder与之相同这里不做验证)。

到这里全部安装完成，本人也是刚入手的小白，这里一方面是自己想写个总结方便以后使用，一方面是自己做个总结记录，如果有什么错误的地方欢迎指正讨论，总结内容是本人参考网上的安装教程编写的，教程源网址本人写在了文章开头，这里是引用。希望能帮到大家！