Anaconda安装Tensorflow-gpu（window10）踩坑

说起本人，安装tensorflow-gpu版本，当然也和大多数的大家一样，主要就是为了机器学习，深度学习时的训练加速。话不多说，开始踩坑。

安装anaconda

anaconda的安装，这个安装基本没啥好讲的。首先需要下载，一般不推荐在官网下载，原因有两个：一个是下载慢，另一个是可能下载一般突然报错停止，你又要从头开始；推荐的下载方式见：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
这个下载下来之后基本就是一键安装，只是在安装时需要添加环境变量，当然也可以先不加，安装完之后自己再手动添加。推荐自动添加环境变量，添加环境变量很简单，把第一个勾也勾上就行了。然后下一步，直到安装好。

可以再命令行用conda list查看是否安装成功，不报错，会出来一些库那就是成功了。
在安装tensorflow-gpu之前，需要安装cuda和cudnn
 

CUDA与CUDNN安装

先看一下各个版本的tensorflow-gpu版本对应的CUDA和CUDNN，这个就是之后的大坑。
每个CUDA需要下载相对应的CUDNN版本，我在这里下载是CUDA9.0，对应的CUDNN是7；推荐在官网下载，很快。只是CUDNN下载前，需要在网站注册一个账号，这里就不详说了，直接注册后登陆就能下载；
下载后先安装CUDA，CUDA的安装就不详说了，有两个注意点，参考图片：

CUDA安装完成后，只需要把CUDNN解压后的bin,include,lib文件夹下的文件复制到CUDA安装路径的相关文件夹下面；完成CUDNN的安装。
 

Tensorflow_gpu的安装

现在就是大坑开始了，一个很简单的大坑，网上现有的教程基本都是，进入命令行，输入pip install tensorflow-gpu，我使用这个命令直接安装的就是1.13.0，完全匹配不上，导入时会报错。由于之前的那张Tensorflow-gpu与CUDA、CUDNN的匹配表可知，有些版本的Tensorflow-gpu会出现不兼容的情况。其实我们只需要输入tensorflow-gpu的版本就行了；我之前安装的CUDA是9.0,CUDNN是7,所以这里现在只需要直接键入命令：

pip install tensorflow-gpu==1.9.0

这个1.9.0和之前的CUDA,CUDNN都是匹配的，安装完成。坑已填完，最后再看一下导入tensorflow后，GPU的确已经开始运行。

运行前：

运行后：

参考：
https://blog.csdn.net/omodao1/article/details/83241074
https://blog.csdn.net/qq_30611601/article/details/79067982