记Win10安装 TensorFlow、cuda、cuDNN操作记录~

  前言

  最近在学习数据科学相关，并且为了能应用到了深度学习，所以必须是要接触和学习下TensorFlow，那么按照了书本《精通数据科学》（今年18年6月才出版的）这本书上的安装实例，所以很放心跟着一起做了。

  只不过这本书在提示到了window安装TensorFlow方面不怎么友好，而具体实践安装过程当中，也确实是令人“心旷神怡（嘴上笑嘻嘻啦~）”~~~了。

  并且了，这其中还遇到了Anancona的安装以及Python提到了TensorFlow库安装的坑。

  比如总是安装TensorFlow最后有几个安装包提示失败，html0.5100等几个包Failded installed 红色字体，额...这就很尴尬了。

  再比如，Python 执行了 pip install tensorflow-gpu(这里要解释下，我的电脑配置是有NVIDA gtx1060显卡，所以肯定要用gpu啊，这里提示下，如果选安装执行pip install tensorflow 安装的就是cpu版，训练速度比不上了gpu的，据不完全统计，好像差了100倍吧！（惊悚脸）)，所以有高配置和NVIDA显卡的小伙伴，肯定会选安装gpu版的吧。

 具体python安装TensorFlow库的其中提到的问题，个人将在另一篇幅做解决提示方法，并且附上链接（如果没有，记得帮忙提醒我下~哈哈哈）。

  而当python安装好了TensorFlow的库之后，Emmmmmmmm~又是出现了提示。

  其中内容是：ImportError: Could not find 'cudart64_90.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 9.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit。

大意就是

1.安装TensorFlow启动所需要的cudart64_90.dll 莫有

2.然后提示又必须将安装的路径添加到win10系统环境变量当中。

以上两个条件，我第一个就没有下载CUDA那就去下载吧。

Cmd命令框友好提示了下载的路径~~~（感动~┭┮﹏┭┮）

所以该文章主要集中在了win10安装了CUDA的安装上就是基于上面完成了python安装好了TensorFlow的库的情况。

   安装环境

          win10 64位系统

          Anaconda 3.6 64位（重点！敲黑板了，在安装python之前，建议直接安装这个！自己会在写一个文档分享）

          NVIDA gtx1060 +6G 显卡

          Intel I5 cpu

   以上其实没多大关系，但是注意一点，那就是系统要64位，安装的软件Anaconda也要64位。

   安装过程失败啦然后原因分析如下（部分，大头在后面！可跳过）

   安装过程当中，本来是想着了一般的软件安装不就是一步步点击下一步嘛，而这个也是初学者最愿意和最经常做的事情，只可惜，在做到了最后，然后NVIDA安装器弹窗小口，“NVIDA CUDA Failed”，一脸o((⊙﹏⊙))o懵逼！

 然后第一个念头就上网查询了，然后，嗯，果然发现了，好多前辈也是出现这个情况，具体看了一下，无一例外的，都是“Visual Studio Integration”Failed了，然后整个安装过程都是Failed了。

   而自己马上去查看了下，果然在小窗口最后提示报错地方，就有“Visual Studio Integration”Failed （所谓第一个坑）安装，而其他的相应组件和软件都是 “Not installed”。

   所以我们有理由相信，肯定就是这个Visual Studio Integration 给卡住了所有的CUDA安装了。

   只不过，就当我去https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 去下载了（所谓二个坑）cuda 9.2之后，下载继续安装，并且根据总是提示报错的Visual Studio Integration，在cuda_9.2.88_win10.exe安装程序中，自定义安装，取消了Visual Studio Integration。

   只可惜进入cmd界面，手快敲入 python，然后import tensorflow。

   Duang~

  

   不是说好了，我安装了cuda就行了吗？

   额，也是受到了网上很多的文章的影响，实在是，不能说是别人在乱写，而是自己没思考好。

   既然都是提示报错了，就是cuda9.0没安装好，那就安装9.0去吧！

   而这里网上很多人都是直接给丢个了cuda9.2的最新安装包！（现在是2018-06-28）没有人告诉我，我就是傻傻去安装了9.2的人，重点是TensorFlow（版本1.8.0）是要匹配对应的CUDA（版本9.0）和后面要提到了cuDNN（版本7.4），以至于，我竟然还看到了，有人说既然没有cudart64_90.dll那就是强改！

   (⊙o⊙)…，这么强悍的人！但是无一例外的，评论区没有人说话，更多人就是看一眼就走，没有留下什么宝贵的经验，也就有我这样的小白，被这错误折腾的，勉强死马当活马医了~肯定跪啊！ 

折腾到了这一步，心都是要哇凉哇凉的了。

然后继续在知识的网络中游啊游~

终于，发现了新大陆，终于看见了有人提到了必须是要让TensorFlow 和对应的cuda以及cuDNN版本才行呢！

（第二个坑就算是填上了！）

在此之前，已经是通过cmd命令行，执行 pip install tensorflow-gpu ，下载tensorflow gpu版，而不是直接执行 pip install tensorflow（所谓第三个坑！） ,这个会下载成了cpu版，之后要是如果运行缓慢，明明像我专业的高配置，竟然跑的这么慢，不能忍，不能忍啊！

好了，而其实，如果之前不知道是因为什么，或是就是有手滑执行过了pip install tensorflow-gpu , 但是却是不知道到底那会儿下载的TensorFlow到底是什么版本呢？

主体内容

敲黑板！第一个重点来了！

以下步骤就是检验你到底是要下载什么东西了！

第一步：既然每次我们都有提醒报错是什么是什么有问题，比如之前咱们出现过了那“cudart64_90.dll”not found，诶，这个什么文档，竟然还能检测我到底漏了啥？

嗯~根据cmd提示报错命令行，上方，有最一个路径文件名也就是（本人的）

“F:\Anaconda\Lib\site-packages\tensorflow\python\platform\self_check.py”

检测报错开始，那么找到这个路径下的self_check.py 文件。

其中文件内容显示有这样一段：

        

提示的就是这个文件去检验的其实就是在本地的build_info.py文件.

并且self_check.py 文件往下看还能发现了这么几段内容：   

校验mvsp_dll_name:

        

校验nvcuda_dll_name：

                            

校验cudart_dll_name:

                            

校验cuDNN_dll_name:

                            

有莫有发现，竟然是刚才的报错的两个问题，就是这个文件检测出来的呢！

而这个文件竟然还能很智能的去找到了到底缺失了什么，厉害厉害，不过当打开了build-info.py文件之后！

一切都是豁然开朗了！

                                

不就是这三个东东我们没有嘛！

也就是说，既然我下载了的TensorFlow版本(该文件是没有写的，不过经过和网上资料对比，你也能发现这个版本对应就是TensorFlow1.8.0)，但是不管是哪个版本，你已经是知道了，你要下载的对应的cuda版本以及cuDNN版本了，没错，你就是要下载cuda9.0以及cuDNN7.X（这里也就知道了7.X版本，但是具体到哪，其实到了下载之后，你就发现，也就是只有7.1.4是最新支持的cuda9.0，那就是它了！）

第二步：下载Cuda9.0以及cuDNN7.1.4

上面的坑已经讲过了，肯定是不要用cuda9.2，这里提供cuda9.0直接下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive。根据自己的Operating System，Architecture，Version以及 Install Type下载，最后这里建议，下载exe（local）下载本地安装，而不是网络安装器，因为快而且稳定啊，网络安装器如果网络不稳定，有自己好受的了。

下载所有文件有：

                                

然后cuda9.0的3个patch补丁也下载然后安装到cuda9.0的同路径当中。

                                

注意，这里的补丁1其实就是一闪而过不能打开，但是没有关系的。

下载cuDNN7.1.4：

下载cuDNN稍微麻烦点，那就是要多个~~~注册登录操作，反正一顿注册登录操作之后~~

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download，没有注册登陆过就是这个界面。

                                

分别对应注册和登录。

而注册登录之后就可以下载了。

下载界面如：

                            

点击下载，弹出下载窗口：

                                

不就是我们要的64位嘛！

以上，就是下载cuda9.0以及cuDNN7.1.4的注意事项和地址位置。

第三步：安装注意

Cuda的安装注意：

在以上下载好了cuda文件之后，个人建议不要放在了默认的c盘位置，当然如果你个人C盘和富足，那就无所谓了，不过我自己有安装洁癖~￣□￣｜｜，所以都是统一安装别的盘中。并且对应起始的CUDA9.0的development,documentation,samples,建立三个文件夹下载。（其实有人担心是不是不安装在了C盘，等下前面提到的环境变量设置就有问题，这个可以放心，其实在安装过程当中，cuda的环境变量会被自动添加到系统环境变量当中去。）

Cuda9.0的安装其实就是按部就班，不过注意一点就是，那就是要在安装的过程当中，注意到在CUDA组件安装的时候，选择自定义安装（custom），要将“visual studio integration”取消掉，不然你会因为这个而无法安装CUDA。而对于“visual studio integration”不取消就能全部通过。

有人会去查找，到底是怎么做的，但是其实这里就又有一个坑，那就是，如果你之前不是早在TensorFlow环境也就是cuda以及cuDNN安装之前就安装过的vs2017（注意必须是vs2017编译环境！），那么这里是不可能让你通过的，就是有的人安装过了vs2017之后，也是因为“visual studio integration”，还是会过不去的，其实这个地方是无所谓的，取消掉之后，在安装vs2017（就是不安装也没事，因为我只需要cuda和cuDNN）即可，或者是安装visual studio integration 集成包也可以的。

CuDNN的安装注意：

在cuDNN下载之后，就是个压缩包，其中就有了三个文件夹：

                                  

就是要将这三个文件夹中的文件对应解压缩放到CUDA的对应的文件中去，就是对应到了Development文件夹下的bin、include、lib中去，如果是默认下载在C盘，那么就是直接到C盘的路径下，找到了默认路径C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\去找到文件夹bin、include、lib解压缩即可。

以上就全部将TensorFlow所需要的环境安装完成了。

最后的最后，测试是否最终ok了，还有没有什么坑！

        

emmmmmmm~~~ok啊！

Perfect！完成啦~~~

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