搭建深度學習框架-win10 64位+CUDA 9.0+cuDNN v7.0.5 安裝
本人機械狗,研究生接觸到了機器視覺令我神往,雷軍不是說過:站在風口上,豬都能飛起來.能不能飛起來,看你小子本事了。
廢話不多說,摸著石頭過河的同時也要記下自己成長的足跡.第一次嘗試寫安裝教程的部落格,希望能幫助到需要的朋友.
0 檢視電腦系統版本(非常重要)
WIN+R->輸入winver,
系統版本號必須高於1703,否則CUDA9.0難以執行!!!!
1 安裝 NVIDIA 顯示卡驅動程式
下載地址：驅動程式
選擇適合自己電腦的顯示卡驅動下載
安裝很簡單，直接下一步就可以
預設安裝路徑： C:\NVIDIA\DisplayDriver\398.82\Win10_64\International
2 安裝CUDA 9.0
下載CUDA前，先確認GPU顯示卡所支援的CUDA版本，
控制面板-》NVIDIA控制面板-》幫助-》系統資訊-》元件-》nvidia.dll後面的cuda引數
請點選->詳情
下載地址->CUDA Toolkit Archive
選擇適合你的版本
選擇相對應的版本下載，線上安裝版1.5GB，離線安裝版14.5MB，先安裝基礎包，再安裝升級補丁。
使用管理員許可權安裝，一路預設。
安裝完成之後開啟命令列，輸入：nvcc -V檢視版本，如果出現以下類似資訊表示安裝成功。
安裝成功後，我的電腦上點右鍵，開啟屬性->高階系統設定->環境變數，可以看到系統中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_0兩個環境變數
我們還需要新增如下幾個變數：
在使用者變數Path下新增：C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.0
注:ProgramData是隱藏資料夾
在系統變數中新增如下幾個變數：
- CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIACorporation\CUDA Samples\v9.0
- CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
- CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
- CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
- CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
新增完成後在cmd中輸入set cuda顯示如下：
3.安裝Cudnn
在官網下載對應Cuda的版本號，加壓將資料夾中的內容複製到cuda的安裝路徑下即可。
經過這三步已經搭建完成，最後一步則是安裝TensorFlow的GPU版本
4.TensorFlow的GPU安裝
這裡我整整拖了三個月，一個是學習Linux和課題壓力的原因，還有一個原因就是堅持很久的東西突然斷掉了就很不情願重新拾起，我要改掉這個惡習，
首先說明，anaconda預設的下載路徑是外國網址，下載速度很慢，首先將預設下載地址改成國內映象。
試了清華映象還是很慢，就是因為這個一直沒有頭緒，今天看到一個帖子說中科大的映象更好用更快！！！所以我重啟了今天的安裝過程，真的曲折呀~
開啟Anaconda Prompt，進入Anaconda命令列管理介面。
conda config –add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config –set show_channel_urls yes開啟C盤使用者下的.condarc檔案刪掉第三行如下：
檢視是否生效，通過命令 conda info 檢視當前配置資訊，內容如下，即修改成功，關注 channel URLs 欄位內容
隨後以管理員身份執行命令列，輸入：
conda create -n tensorflow-gpu python=3.6然後輸入y,紅框中會被下載
升級pip到最新版，防止稍後的安裝時，出現錯誤（筆者初次在安裝tensorflow時，沒有更新pip到最新版，導致下載到一半出現錯誤），輸入指令：
python -m pip install --upgrade pip安裝tensorflow及相應依賴包，輸入指令：
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu並不會成功，因為Python版本問題會出現異常報錯。將上面3.6改成3.5再來一遍就可以了。
真的好曲折啊寫這個帖子，但是確實學習到了很多
驗證
在命令列中，進入python，並輸入以下程式碼：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))