Windows10+Anaconda+TensorFlow(CPU & GPU)環境快速搭建
今天分享一下本人在筆記本上配置TensorFlow環境的過程。
說明
電腦配置：
- Acer筆記本
- CPU Inter Core i5-6200U
- GPU NVIDIA GeForce 940M(忽略掉我的渣渣GPU)
- Windows10
所需的環境：
- Anaconda3(64bit)
- CUDA-8.0
- CuDNN-5.1
- Python-3.6
- TensorFlow 或者 TensorFlow-gpu
首先安裝Anaconda3
下載好後，我們進入安裝介面：
這裡，我們把兩個都選上，第一個是加入環境變數，因為我之前安裝過一次所以這裡提示不要重複新增，第二個是預設的Python3.6，讓後Install。
在完成Anaconda的安裝後，我們開啟Anaconda的命令列(最好用管理員身份執行，否則可能會有許可權的問題)：
我們可以看到一個和Windows命令列很像的一個視窗：
安裝CUDA和CuDNN
這裡為安裝GPU版本的TensorFlow做準備，CPU版本可跳過此部分。
CUDA是NVIDIA推出的運算平臺，CuDNN是專門針對Deep Learning框架設計的一套GPU計算加速方案。雖然在之後用conda命令安裝tensorflow-gpu時會自動安裝cudatoolkit和cudnn，但是我總覺得自己安裝一遍比較放心。
先安裝CUDA
開啟首先先解壓：
這裡我們選擇自定義，因為我們只安裝CUDA
只選擇CUDA其他元件不安裝，否則會安裝失敗
這裡可能會提示你安裝Visual Studio，忽略掉就好了
然後就開始安裝了，等待安裝結束就好了。
解壓cudnn的壓縮包裡面有三個資料夾
把這三個資料夾複製到你cuda的安裝目錄下，我的地址是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
這樣CUDA和CuDNN就安裝好了。
建立TensorFlow環境
conda create -n tensorflow_gpu python=3.6
中間會讓我們確認一下，輸入個y回車就好了。安裝好後會給我們提示用activate，和deactivate進行環境的切換。
我們先切換到建立好的環境中：
activate tensorflow_gpu
現在，基本環境已經配置好了，我們要安裝一些重要的Python科學運算庫，Anaconda已經為我們準備好的一系列常用的Python苦，例如numpy，pandas，matplotlib等等，所以我們只需要安裝一次anaconda庫就可以把這些庫全部安裝好。
conda install anaconda
可以看到，真的有好多常用庫。
安裝TensorFlow
之後就是我們最重要的一步，安裝TensorFlow：
CPU版本
conda install tensorflow
GPU版本
conda install tensorflow-gpu
這樣我們的TensorFlow環境已經配置好了。
測試
最後，我們進入jupyter notebook(Anaconda自帶的Python IDE，自我感覺挺好用的)輸入一段官方文件錄入的程式碼測試一下：
直接輸入jupyter notebook，回車
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello,TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
恭喜，你的TensorFlow已經可以用了，接下來快搭建你自己的神經網路吧~！
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