【Tensorflow tf 掏粪记录】笔记一——Windows10 x64下安装 Tensorflow

在Coursera的注册期7天免费时间内完成DL的3门课后决定安装DLgoogle开源学习框架Tensorflow来研究。

安装Vasual C++ 2015环境

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tensorflow 1.4 需要在Vasual C++ 2015 环境下运行。不过一般在我们安装某些游戏时就装了。。。点击这里下载Vasual C++ 2015

NVIDIA显卡评分

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这里确认自己显卡是否支持CUDA评分超过3.0就OK(有时可能需要科学上网)，小于3.0就没啥必要用显卡版本的 tensorflow来计算了。

下载Python与Anaconda

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Tensorflow目前Windows上只支持 x64的系统。所以Python
啊，Anaconda通通装 x64的版本。Tensorflow从1.2版本开始就支持Win上的Python3.6版本。这里下载Windows版本的Python3.6.2，记得下载 x64的。这里下载Anaconda的Windows版本，要对应Python的版本号，记得下载 x64的。然后愉快的点击下一步吧！

在系统的python中安装Tensorflow

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按win+R键，在运行框中输入cmd，点击确认。
键入如下代码

 #GPU版本
 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu==1.4
 # CPU版本
 pip install --upgrade tensorflow-cpu==1.4

然后就 开始安装了。

GPU/CPU版本装一个就好，要是显卡支持，强烈推荐GPU版本！！！

安装CUDA 8.0

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这里下载CUDA8.0.61(写博客时的最新版本，tf1.4只支持对应的CUDA8.0版本)VERSION选择10（有时可能需要科学上网）
下载完成后就开心的安装不停的点击下一步吧
要是你机智的发现你的显卡驱动被换成了低版本，请不要介意，毕竟要是是新的， 可能会出现各种奇奇怪怪的bug。（我曾深受其害）
cpu版本的tensorflow不需要安装

安装cuDNN6

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咱们的Tensorflow1.4使用的CUDA8.0支持cuDNN 6，我们来这里下载cuDNN6 for CUDA8.0版本，当然了要注册个账号

然后下载完解压，解压到任意一个地方，把cuda文件夹下的bin文件夹的路径添加到环境变量Path里。（设置环境变量方法 右键计算机 > 属性 > 高级系统设置 > 环境变量）
cpu版本的tensorflow不需要安装

完成/测试

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可以在pytho3.6中运行如下代码

import tensorflow as tf
a = tf.random_normal((100, 100))
b = tf.random_normal((100, 100))
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(c)

这样就好了呢，最后的得数不用相同哦

在Anaconda中安装Tensorflow

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一般我们都会用Anaconda来配置虚拟的运行环境，方便我们不同的环境进行切换
打开Anaconda 自带的命令提示符

输入

activate root （您的虚拟环境的名字，一般没有就默认root）
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu==1.4

然后就OK了

PyCharm配置方法

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下载pycharm
安装好之后去 File > Settings > Project Insterpreter 在Project interpreter中添加虚拟环境的路径

设置下就好了