Windows下Tensorflow-GPU的安装

Windows Tensorflow GPU

一直在搞3D视觉相关的技术工作，最近需要用到机器学习（深度学习）来实现一些功能。而Tensorflow是谷歌发布的一款非常流行的机器学习库，故尝试在Pycharm下安装Tensorflow的GPU版本。

安装前准备

由于开发的环境是Windows与Pycharm，且使用Anaconda来对Python包进行管理，所以需要事先安装好Anaconda与Pycharm IDE。同时配置好Anaconda与pip的镜像源，推荐使用清华大学或豆瓣的源。上述软件的安装与配置教程请自行上网查阅，此处不作展开。

安装cuda

因为要安装Tensorflow的GPU版本，所以需要用到Nvidia的cuda工具。cuda的安装包可以上nvidia官网上下载，不过不知为何，其下载速度非常慢且经常会挂掉，所以此处推荐使用百度云的离线下载功能，如图1所示，将官网上的下载链接复制到图2中，然后保存到百度云盘中，然后用百度云盘下载即可，这样下载就比较稳定且速度较快。下载完后直接安装即可。譬如我的安装路径是：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin,将该路径添加到系统变量Path中。

图1 百度云中的离线下载

图2

安装cudnn

cudnn是Nvidia开发的针对深度神经网络加速的工具，其安装方法比cuda简单，从Nvidia下载，也可以从如下百度云地址下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1c1GI1mo 密码：oujf
然后直接解压，里面的cuda文件夹中有三个文件夹，分别为：bin、include、lib，将这三个文件夹分别复制到cuda的安装目录中，在这里，应该将这三个文件夹复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0。即可完成对cudnn的安装。

安装Tensorflow-gpu

以前在Anaconda中安装tensorflow那是相当的简单，直接在Anaconda Cloud中搜索tensorflow-gpu，即找到tensorflow-gpu的安装脚本命令，在PyCharm的终端中输入该命令，即可进行自动下载，只是耗时较长而已。但不知为何，现在这方法时行时不行，即下载相当不稳定，经常下到一半就出错，所以现在改为用pip来下载。
其方法如下：打开PyCharm中的终端，输入命令：

pip install tensorflow-gpu

然后输入y，即可进行 tensorflow-gpu版本的下载，现在能下载的版本是1.4.0。

验证

下载完成Tensorflow后，在PyCharm中Python Console中进行验证是否安装成功。输入如下python代码：

import tensorflow as tf
tf.__version__

输出结果如下：

图3 tensorflow验证结果

即证明Tensorflow-gpu安装成功。