Tensorflow 安装踩坑记

Tensorflow是谷歌研发的第二代人工智能学习系统，之前只支持Linux和Mac OS环境，现在在Windows上也可以运行，不过运行条件十分苛刻，必须，注意是必须要求Python 3.5.0(64bit)版本，先前自己装的时候试过3.6版本的，也试过32位的，都不支持，真的是踩了好多坑。

1 下载Python

• 有可能你到了Python下载官网后，你还是找不到该下的版本，极有可能下载成32位的，所以我这里直接放一个链接，直接下载就行了，避免踩坑。
  Python 3.5.0 64位
• 然后进行python的安装
  
  这里先要把最下面的Add Python 3.5 to PATH这个框选了，这样就会自动将系统环境变量配置好，省去了一个大步骤。然后点击Customize installation进行自定义安装。
  

这里建议全选，它会将一些常用的Python库直接安装好，尤其是Tensorflow需要的pip，点击下一步

这里反正我是全选了，具体各项什么含义也不太清楚，改一下安装路径就直接安装了
可能需要5到6分钟的时间。

2 安装Tensorflow

• 打开命令行
  先输入

  python --version

如果返回版本号是Python 3.5.0就可以进行下一步了

• 输入

python -m pip install --upgrade pip

这一步是将pip更新到最新版本，如果你前面安装正确的话是不用更新的
会返回

Requirement already up-to-date: pip in d:\python3.5\lib\site-packages

然后可以进行下一步了。

• 如果安装cpu版本的话输入

pip install --upgrade tensorflow  

如果电脑是N卡的话就可以装Gpu版本，输入

pip install --upgrade tensorflow-gpu    

然后就开始安装，如果出现下面的情况就基本成功了，我们可以测试一下

• 测试
  在Python下输入下面的语句

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果能够输出'Hello, TensorFlow!'像下面这样就代表配置成功了

这样你就可以学习TensorFlow了。

3 安装CUDA和cuDnn库

后来听学长说想要用gpu来运行Tensorflow还需要配置两个库，经过又一阶段的踩坑，小弟我特地来补充

• cuda

  • 下载
    进入官网cuda官网
    
    这里要下载正确的版本,建议选择exe[local]
    文件是比较大的，下载好了正常安装就ok

  • 配置系统变量
    默认cuda环境变量是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0， 但是这样还不够，不能访问bin和lib\x64下的包

    所以在系统变量中的CUDA_PATH中，加上这两个路径
    

• cuDnn

  • 下载安装
    进入官网
    先要注册账号并填一些信息，然后下载对应的压缩包
  • 使用
    先将压缩包解压
    

  为了在运行tensorflow的时候也能将这个库加载进去，我们要将解压后的文件拷到CUDA对应的文件夹下

  CUDA文件夹目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

  

  
  将bin,include,lib中的文件拷到CUDA对应的文件夹中就OK

  现在你就可以调用CUDA和cuDnn进行加速了

• 测试 这里我们还用上面的测试代码

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果运行的时候先会出现正确加载CUDA和cuDnn的提示信息，像下面这样

接着出现你的显卡信息

那就大功告成了。