windows10 安装gpu版本TensorFlow脑壳疼自我记录

写文章时间为：2018.10.26

显卡为NVIDIA GeForce RTX 2080Ti（刚出没有多久），系统为window10

放在开始想说的是，以下是我安装过程，仅是自我总结，仅供参考。

再之一定要注意cuda，cudnn，TensorFlow版本对应问题，静下心来一点点安装，不要着急，不要急躁。否则欲速则不达，像我一样。。。。

 

 

首先我是根据官网地址下了最新的cuda10.0以及对应的版本cudnn，但是安装过程不知道出现什么问题（有可能是TensorFlow版本没有对应，我没有找到对应cuda10.0对应的TensorFlow版本），一直失败。

 

1. 后来卸载之后我下载了cuda9.0（CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer   https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）以及对应的cudnn（https://developer.nvidia.com/cudnn）。cudnn需要注册和登录，不要着急不是很麻烦。cuda下载好之后直接安装就好，但是点到最后一步（具体是什么有点模糊，可以仔细看一下信息），注意把其中不合适的√去掉，否则可能会和本机的gpu驱动产生冲突（这个具体的我也说不清楚，就是咨询别人之后那么做了）。
2. 然后下载对应版本的cudnn，解压之后并将cudnn中的bin地址添加到环境变量中，再之将其中3的文件复制到对应的cuda文件中。因为同名，所以会吧cuda相应名字的文件覆盖掉。然后一定要检查cuda是否安装成功，（http://blog.sina.com.cn/s/blog_9cc09dc20102vtor.html）上面这个链接检查过程比较完整，单纯的在命令提示符窗口中输入：nvcc -V，回车查看是否有版本信息，这个检查过程是不足够的。最万无一失的是到cuda官网的documentation中有确认安装成功的步骤。
3. 然后我下载Anaconda3-5.0.0-Windows-x86_64.exe（https://repo.continuum.io/archive/，），并进行安装。之后在管理员命令行安装GPU版本：conda create --name tensorflow-gpu python=3.6 ，并按提示输入y和activate TensorFlow。最后输入conda info --envs确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加。然后安装 tensorflow ，命令行输入（先不要输入）：pip install tensorflow-gpu，默认安装最新的tensorflow 版本1.11.0。但是TensorFlow版本要和cuda和cudnn相对应，所以我输入pip install tensorflow-gpu==1.10.0
4. 确认TensorFlow是否安装成功，Anaconda prompt下先输入activate TensorFlow-gpu，然后输入Python，再输入import tensorflow as tf。如果这个过程都没有问题则TensorFlow安装应该没有什么大问题.
5. 在Anaconda3下的navigator中下载了GPU TensorFlow环境下（网页上面有个位置可以切换选项）的Spyder（Anaconda3安装成功时也会自带一个Spyder），但是不知道为什么，检测TensorFlow-gpu是否安装成功时，输入下面检测语句并不出现用了cpu还是GPU信息。

6. import tensorflow as tf
   sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

   然后下载了pycharm社区版（专业版需要注册码等，社区版对我来说够用了），并注意改变编译器的编译环境改到TensorFlow-gpu的位置

             

并使用以上相同的检测语句，查看是否使用gpu，运行时则出现使用gpu设备的信息。