新电脑从新安装win10+python3.6+anaconda+tensorflow1.12（gpu版）

时间 2019-11-30

标签电脑从新安装 win10+python3.6+anaconda+tensorflow1.12 win python anaconda tensorflow gpu 栏目 Python 繁體版

原文原文链接

安装了一天的软件，遇到了不少坑，在快泪崩的时候，始终以磨刀不误砍柴工鼓励本身，坚持安好了，话很少说，上干货：html

前言：

TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本须要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不须要。若是你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本，采用 pip 安装方式，因此就以 GPU 安装为例，CPU 版本只不过不须要安装 CUDA 和 cuDNN。

以前个人电脑不能安装gpu版本的各类软件依赖包，严重影响了学习速度，因此后来新买了电脑，以加快学习训练，毕竟好的显卡配置能够很快的加速运算，带有gpu的运算速度至少比cpu速度快几百倍，固然也是看显卡。虽然我新买的电脑gpu的版本也不高，可是毕竟资金有限（😂。。。）python

若是只是用python，进行一些简单工做，未来直接安一些依赖包的话，能够先直接去官网，教程不少，我就不废话了。。。。windows

安装python一、安装python环境参考：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606573927720991570&wfr=spider&for=pcide

工做：

若是电脑没有安装python，而后还要进行深度学习，以及不少科学运算的话：学习

一、原材料：google

说明：

电脑配置：

LEGION笔记本
CPU Inter Core i7 8代
GPU NVIDIA GeForce GTX1060
Windows10

所需的环境：

Anaconda3(64bit)
CUDA-9.0
CuDNN-7.1
Python-3.6
TensorFlow-gpu

二、若是能够直接安Anaconda，由于安装Anaconda就带python，咱们若是安装了就把已经安装的python卸载掉，如何完全卸载：https://jingyan.baidu.com/article/4dc408487d1f11c8d946f1b1.htmlspa

到官网直接下载：https://www.anaconda.com/download/#windows.net

也能够到清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/3d

只需注意如下一点，由于anaconda自带python，因此在下载过程当中注意配置环境变量，勾选下面的两个就能够了：code

三、安装cuda和cudnn

（1）在anaconda下安装cuda；由于如今的cuda在安装TensorFLow时，CUDA已经到了9.1版本，可是TensorFLow1.7只支持到9.0版。另外，也要确认CUDA版本是否支持本身的显卡。

安装cuda9.0的过程能够彻底根据这篇文章：https://blog.csdn.net/AAlonso/article/details/81504036

在安装过程当中出现如下问题：

更新驱动：去官网http://www.geforce.cn/drivers有两种选择

你能够下载GeForce Experience让它本身帮你安装，也能够本身手动搜素下载驱动程序

还有win10更新里也能够帮你安装显卡驱动
选哪一种本身看着办吧

若是上述状况都解决了，那就直接确认，以后重启是能够直接使用的。

参考（写的很好）：https://www.jianshu.com/p/67619111f7a2

下载cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

下一步是监测cuda安装成功与否:

方法一：在dos窗口中输入nvcc -V，若是输出是cuda版本信息，则说明安装成功

方法二：在cuda安装文件夹中有deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe两个程序。首先启动cmd DOS命令窗口，默认进来的是c:\users\Admistrator>路径，输入 cd .. 两次，来到c:目录下输入dir 找到安装的cuda文件夹。

分别输入deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe，运行结果如图所示。Rsult=PASS则说明经过，反之，Rsult=Fail 则须要从新安装。

（2）下载 cuDNN，并解压到目录，把对应的目录地址添加到path环境变量：

在下载CUDNN7.0以前，会提示你注册一个帐号，输入邮箱等相关注册信息注册一个帐号，而后用注册的帐号进行登陆就能够进行下载。

https://developer.nvidia.com/cudnn

我下载的是：

而后解压，将解压后的三个文件夹bin、include、lib文件夹，将这三个文件夹复制到安装CUDA9.0的路径覆盖原有的文件。本机的安装路径为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

（4）环境变量，桌面时右键“此电脑”，选择“属性”打开系统窗口，而后选择并打开“高级系统设置”进入系统属性窗口，打开环境变量，而后将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64，这三个路径填到系统变量的Path中，这样环境变量就配置好了

至此，cuda和cudnn安装完成。

4.打开Anaconda Prompt建立Tensorflow环境（python环境为3.6）：

（1）

conda create -n tensorflow_gpu python=3.6

中间会让咱们确认一下，输入个y回车就行了。安装好后会给咱们提示用activate，和deactivate进行环境的切换。

 在建立好的环境下，咱们先切换到建立好的环境中：

activate tensorflow_gpu

不用时退回到root环境使用以下代码：

deactivate tensorflow-gpu

如今，基本环境已经配置好了，咱们要安装一些重要的Python科学运算库，Anaconda已经为咱们准备好的一系列经常使用的Python苦，例如numpy，pandas，matplotlib等等，因此咱们只须要安装一次anaconda库就能够把这些库所有安装好。

（ 接下来的安装能够按照如下方式进行：https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236

或者：我刚开始是按着这个安装的，只是版本不一样，就是由于这个用该文的方法安装tensorflow出现了问题）

（2）安装须要的一些库，由于creat命令所建立的环境中只会安装一些基本的包，还须要下面的步骤来安装本身建立的环境下的一些关键包

conda install anaconda

安装GPU版本的tensorflow

conda install tensorflow-gpu

后来一直出现这个问题：tensorflow安装：“ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'”

解决：

（1）个人是由于tensorflow版本问题：最后我也是抱着试试的心态经过清华镜像修改的：pip install --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ，这样安装就是 tensorflow1.12.0 的，结果成功了。

（2）下面几个连接是别人的：https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543

https://blog.csdn.net/hzh_0000/article/details/77430411

https://blog.csdn.net/dym755833564/article/details/75353619

最后：tensorflow-gpu环境下安装spyder和Keras

conda install spyder

或者：

activate tensorflow-gpu

pip install keras

注：这里使用pip安装而不是使用conda，缘由是使用conda安装会默认安装cpu版本的tensorflow，以下图所示：
使用conda安装会提示安装其余依赖包，以下图所示；这其中就包括cpu版本的tensorflow，这是咱们不想要的。

建议参考：

我发现按照这几个博客就能够：

https://www.jianshu.com/p/67619111f7a2

https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236

CUDA+cuDNN配置看这个：https://blog.csdn.net/u010824101/article/details/80553847

这篇博客里博主提供的下载链接已经不能用了，因此能够到清华镜像下载，而后去按照博主的方法安装：https://blog.csdn.net/qq_36556893/article/details/79433298

能够稍微看一下：https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543；若是忘记anaconda怎么查看安装等

tensorflow下载慢的能够直接到清华镜像：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/ 下载对应的版本，而后将他复制到dos相同的路径下

到官网去看看配置：https://tensorflow.google.cn/install/gpu