tensorflow cpu版本运行，tensorflow-GPU版本安装问题

本文围绕tensorflow-gpu版本安装展开，作者遇到诸多问题，如h5py报错版本过低、在CPU上运行需配置参数等。还提及CUDA版本安装失败，最终尝试CUDA 9.0才成功，cuDNN选7.0.5版本安装正常，但安装tensorflow-gpu 1.8.0仍有问题，最后选默认版本安装后运行仍报错。

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tensorflow总是报错一堆问题。都不知道从何下手，查找原因，但是总算在同学的提醒下，百度出一篇文章，解决了问题，文章链接如下：
https://blog.youkuaiyun.com/llh_1178/article/details/82260819
其中h5py报错版本过低导致，提升版本：

pip install h5py==2.8.0rc1

（还一度把cr1错写成了crl总是报错，找不到相关版本，然后直接安装2.9.0还出现了系统不支持的错误，最后改成了2.8.0rc1）
第二个问题就是在cpu上运行的，需要在命令行添加如下参数配置：

--clone-on-cpu=True

终于运行成功了
1进行数据转换生成tfrecord文件
所有程序在命令行运行，cmd或者Anaconda prompt终端命令下(每条之间只用一个空格，不是换行，这些是一起运行的)

python download_and_convert_data.py 
--dataset_dir=../train
--trainset_name=quiz

2.配置好预训练模型的ckpt文件，再在终端输入如下命令：

python quiz-word-recog/train_image_classifier.py 
--dataset_name=quiz
--dataset_dir=./train
--checkpoint_path=./inception_v3.ckpt
--model_name=inception_v3
--checkpoint_exclude_scopes=InceptionV3/Logits,InceptionV3/AuxLogits
--train_dir=./train
--learning_rate=0.001
--optimizer=rmsprop
--batch_size=32
  --max_number_of_steps=100000#可以用于设置最大的训练步数
  --learning_rate_decay_type=fixed \#学习率下降方式固定
  --save_interval_secs=300 \
  --save_summaries_secs=2 \
  --log_every_n_steps=10 #每十步输出一下log看一下过程中参数变化
  --weight_decay=0.00004 \
  --clone_on_cpu=True

tensorflow-gpu版本安装问题

电脑系统：win10
GPU:GTX1060 6G
按照网上介绍在在CUDA面板上查找到系统下的对应CUDA 是10.0.130，但是下载CUDA10.0和CUDA10.1，没有完全符合的10.0.130，10.0对应的只有10.0.132，总之这两个版本安装都失败，各种卸载CUDA文件，各种添加路径等，都没用！！最后看到人家也是GTX1060用的是CUDA 9.0，于是也试了一下9.0，嗯。这下安装上了，cuDNN选择的是对应的7.0.5版本，安装也没问题，但是安装tensorflow-gpu1.8.0版本的时候，还是无法安装，于是自暴自弃选择了默认版本。嗯，安装上了，但是！运行程序的时候还是出现了一大堆错误，晚上回去再实验吧。