paddle安装踩坑

paddle安装

CPU版本安装失败，

GPU版本成功了。

我以前以为CPU版本可能更容易实现一些，但是可能由于CPU的各种底层驱动的版本太多太复杂，反而容易出错。
记录下安装过程的一些坑，提醒其他的初学者。
安装的时候用镜像，可能会快很多

文件名千万不要和库名相同

新建的.py文件名，一定不要和调用的库名相同，我曾经建过一个paddle.py文件，但是调用的时候一直报错，找了很久百思不得其解。。
这是一个简单又挺隐秘的错误，小心一点就行。

CPU版本的坑

具体差不多我安装了两次CPU，但是最后都失败，现在用GPU版本计算结果应该正常。

困扰我最久的问题就是
ImportError:DLL load failed
我遇见这个问题的时候，有时还会有提醒我安装
V C++2015redistributable
遗憾的是安装这个驱动后之后还是提醒我这个错误。
我的解决办法是删除numpy，重新下载独立的numpy版本。
下载完后就好了。
必修要说的是，中间还安装了C++ 和 .NET的框架组件（说实话到底安装了哪些，要安装哪些我也不知道。。。。），
我之前就用过VS2017，安装C++和 .NET的过程就挺简单的。

最后让我放弃的原因是
到最后我的CPU版本运行都有问题，计算的loss为nan，这绝对不是学习率，或者网络结构引起的问题，应该是有些驱动没有调用成功，导致数值出错。

GPU版本

我最终成功运行的是在GPU版本。
遇到了两个错误，
第一个是提示要装cublas64_90.dll
我安装的是CUDA9版本，电脑上的驱动原本有的是9.2，我的解决办法是
从官网上下载一个CUDA9.0版本的驱动，1G多的那个东西。。。。直接最简单的安装过程，然后重启电脑QWQ。。。。。反正我目前没有发生冲突
第二个是RuntimeError: cudnn64_7.dll not found.
我的解决办法是安装7.6.0 for CUDA9.2（我原本的版本就是9.2）的cudnn，

这两个问题按教程安装好解决后，代码就正常运行了

这些驱动的安装教程我就不贴了，百度一下还是挺好找的。