tensorflow gpu的坑

1、之前tensorflow的版本是1.11.0

后来在创建虚拟环境的时候，误操作，把root里的tensorflow直接给安装成1.7.0的版本了。

然后再运行程序的时候，就报错了，错误如下：

E T:\src\github\tensorflow\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:396] Loaded runtime CuDNN library: 7104 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7003 (compatibility version 7000).  If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match.  If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration.

Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms(&algorithms)

2、查了一些资料以后，意识到可能是cudnn的版本与cuda不一致，cudnn的版本过高，应该由7.1变为7.0.所以又重新下载了cudnn7.0.cudnn的下载需要先注册会员，网址https://developer.nvidia.com/cudnn

把cudnn安装包的三个文件夹里的文件依次对应复制到你自己cuda的文件夹下对应子文件夹下即可

3、这样试过之后，还是不行，我就重新安装了tensorflow,试了一下最新版1.13.0，发现又冒出了一个新错误。未找到制定DDL

Failed to load the native TensorFlow runtime.

原来这个最新版本，有了很多革命性的改进，并支持的CUDA版本变成了10。

最后换成1.9.0的tensorflow后，程序又可以运行了。

而且少了以前版本的警告：WARNING:tensorflow:`tf.train.start_queue_runners()` was called when no queue runners were defined. You can safely remove the call to this deprecated function.

应该是tf.train.start_queue_runners()在1.11.0这个版本没有了。

4、

打开D:\Anaconda3\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow\python\platform\build_info.py这个文件，可以看到相应信息。

is_cuda_build = True

msvcp_dll_name = 'msvcp140.dll'
cudart_dll_name = 'cudart64_90.dll'
cuda_version_number = '9.0'
nvcuda_dll_name = 'nvcuda.dll'
cudnn_dll_name = 'cudnn64_7.dll'
cudnn_version_number = '7'

5、在看一些博客上讲的，说要安装vs，可是我并没有安装过，而tensorflow gpu还是可以用。后来我明白了，在安装cuda时，可以选择自定义安装的，选中除Visual Studio Integration外的全部选项，避免电脑自带vs版本不兼容的问题。

总结就是：网上的教程五花八门的，都不太一样，按照网上说的尝试了很多次都失败了，我觉得缺少一个系统的安装说明给我们这种无助的小白啊。

6、查看安装包的版本

conda list 安装包

7、FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.

这个警告其实直接忽视就好了，网上有人说，将numpy版本改成1.13.0，就可以消除警告。