安装成功 Win10系统 TensorFlow python3.5 VS2015 CUDA8.0 Cuddn 5.1

 

 

TF 安装

安装 VS 2015

iso VS2015下载并按点击安装即可

 

 

 

Cuda8.0

https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

 

 

 

 

 

cuDNN v5.1

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

 

cuda 安装解压缩后 文件目录

 

将文件夹保存 另外一个地方

 

 

 

 

 

Copy  刚才存储的文件

 

 

 

 

分别输入deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe，运行结果如图所示。Rsult=PASS则说明通过

 

 

Copy 文件

 

 

在路径 c:\ProgramFiles （x86）\Microsoft Visual Studio 14.0\Common7\IDE下，打开cmd（管理员身份）: “devenv /setup”

 

 

 

 

CUDA8.0 安装完成

 

 

Copy cuddn5.1

 

 

 

打开Anaconda Prompt，进入Anaconda命令行管理界面。配置清华仓库镜，输入指令：

 

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

 

conda config --set show_channel_urls yes

 

创建运行环境，输入指令：

conda create -n tensorflow-gpu python=3.5

 

新建一个名字叫“tensorflow-gpu”，python版本为3.5的运行环境，此环境与Anaconda中其它环境隔离。红框中的软件包也会随之安装，输入“y“和回车后开始安装。

 

 

激活并进入环境，使后续指令在激活的环境中生效，输入指令：

conda activate tensorflow-gpu

 

升级pip到最新版，防止稍后的安装时，出现错误（笔者初次在安装tensorflow时，没有更新pip到最新版，导致下载到一半出现错误），输入指令：
python -m pip install --upgrade pip

 

 

 

1. 在tensorflow环境下，使用pip安装CPU版TensorFlow，执行命令

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

 

 

1. 在tensorflow环境下，使用pip安装GPU版TensorFlow，执行命令

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

 

TF1.1.0

 

 

 

 

latest version

Python 3.5 CPU-only	https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
Python 3.5 GPU support	https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

 

1. 打开 anaconda prompt
2. 执行activate tensorflow-gpu

 

1. 打开python，执行python

 

1. 执行以下代码

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))