win10+gtx1060+Tensorflow-GPU安装的艰辛回顾

首先说下自己自学一项技术没人带,真的很辛苦,看了很多书,很多博客,论文,但是这里面都不可能面面俱到说到,有时候有些概念没理解,推导计算过程的时候,你可能需要去几十篇博客资料去验证你的一个思路想法的正确性,因为没人会告诉你这是对的,或者是错的。学一些简单例子,和理论大约了半年多了,最近打算做一些比较有实用性的小项目,把学到的各种网络总结实践一下。先从简单的CNN 图片分类开始,用SLIM 中的VGG来实现一个自己的图片集分类,之前用CPU跑实在太慢了,一天下来只能跑2000步左右,于是周末狠下心去买了台1060显卡的游戏本。买回来就迫不及待开始装各种环境,折腾了一晚上还是没装好tensorflow-gpu版的环境,看了N篇博客,和做了很多尝试,终于搞定了,所以在此记录下,踩坑的记录

1.首先下载一个VS2017 需要安装C++相关环境,因为CUDA需要C++一些环境依赖

2.安装Anaconda3 

安装这个主要是可以把python给安装了和一些pip基本环境,这个百度下最新的下载下来安装就行了,安装记得勾选第一个选项,才会把环境变量加到系统里,不然要自己加上去,顺便说下,后面安装的CUDA也要加入环境变量,在这一起截图了

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3.安装CUDA  

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive   

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下载下来安装,系统检测,刚开始会有警告,系统的驱动比你的新,刚开始我以为这个警告会造成安装失败,后来我不管它直接点继续安装就行了,不影响

4.安装cuDNN

 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse51b

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这个需要注册登陆才能下载,下载下来,解压 后cuda文件夹里3个文件拷贝到

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0  替换

5.安装tensorflow-gpu

打开

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这个才有 pip环境,系统默认的CMD不行,首先,可以卸载不对的版本 

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

pip uninstall tensorflow-gpu==1.3.0  用这个命令来卸载你的旧版本

pip install tensorflow-gpu==1.7.0  用这个命令来安装当前版本

如果提示pip不是最新版 python -m pip install –upgrade pip用这个来更新

祝你成功!

总结一下,还是cuda  cuDnn tensorflow这些版本要对应,gtx1060+cuda9.0+cnDnn7.1

    原文作者:LiYunfei
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/8d0815cf0281
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