WIN10 64位+GTX1060配置tensorflow-GPU加速
這是一篇血淚史，博主花了一天的時間，終於配置好了tensorflow GPU加速環境。成功的那一刻，心想著必須留下一篇部落格。
博主在參考下面兩篇部落格
http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615
http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0
以及無數百度和自己的努力下完成了配置。
首先強調版本問題，就是因為版本問題博主浪費了大量時間，博主有一定程度的強迫症，總想著安裝最新的東西，萬一就可以用呢，好吧，實踐告訴我只有GG。最終還是老老實實按照別人的成功案例走。
####python
博主原來是3.6.x版本，但是實在是被整怕了，解除安裝了重新安裝了3.5.x，3.6應該問題應該不大（沒有嘗試），但用起來感覺3.5.x版本更加舒暢很多包都可以直接通過pip install安裝完成，相對比較友好。很多人喜歡用Anaconda進行python安裝，這個沒問題便於版本管理，但是博主覺得安裝Anaconda太麻煩，就直接上官網下了python 3.5.2進行安裝。
由於要使用GPU加速，所以需要pip install tensorflow-gpu（tensorflow是CPU版本）
tensorflow-gpu
博主是直接pip下載的，這裡也提供一下版本，版本是tensorflow 1.3.0
####DirectX SDK 和 Visual Studio
這兩個東西個人覺得應該是可以不安裝的，雖然博主也安了，參考簡書那篇，這個應該是用來測試我們CUDA是否安裝成功的東西，用來跑CUDA Samples的。
DirectX SDK
https://www.microsoft.com/en-us/download/confirmation.aspx?id=6812
這個一定要比VS先安裝，不然就會報出S1023的錯誤，這個錯誤簡書裡有，那麼它的原因是因為如果先裝了VS，VS會安裝
Microsoft Visual C++ 201x x86 Redistributable
Microsoft Visual C++ 201x x64 Redistributable
而安裝DirectX SDK時，會再次安裝發生衝突。（如果以前也裝了這個驅動，估計也會報錯）
還有一個錯誤可能出現，在安裝快結束時，出現txView.dll正在使用，無法複製的錯誤。那就需要關掉所有的資源管理器視窗，結束程序explorer.exe 就行了。
Visual Studio
由於我們安裝CUDA的版本是8.0，Visual Studio最高的版本只能是2015，不能安裝2017，因為CUDA samples 的sln檔案只到2015。2015版本在官網上已經不提供下載了，大家自行百度把。
####CUDA
CUDA 8.0.44
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
博主上來二話不說就安了最新版9.0，興高采烈，安裝的時候非常順暢，而且完美適配自己的GTX1060顯示卡。但是最後轉了一圈下來發現，哦嚯，tensorflow並不支援9.0。下面連結為官方文件說明。
https://www.tensorflow.org/install/install_windows
於是全部刪了重新來過，但是在安裝CUDA 8.0.44的時候，提示跟GTX 10系列自帶的驅動並不相容，於是又去百度，有人說選擇高階安裝然後只安裝CUDA，剩下的選項不勾，於是博主試了之後發現不行tensorflow並不能呼叫CUDA使用GPU加速，又把CUDA卸了，反覆了好幾次，最後博主一怒之下，選擇了精簡安裝結果，結果。。。。就可以了。個人覺得就是要安裝CUDA8.0自帶的驅動才可以讓CUDA正常執行與tensorflow-gpu適配起來。
執行C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA\Samples\v8.0\bin\win64\Release\deviceQuery.exe
提示CUDA安裝成功。
再開啟python執行如下語句，發現GPU正常執行。
####cuDNN
進一步提速，安裝cuDNN，版本6.0。這個部分就參考上面提到的兩篇博文都可以。
最後博主測試了前天編寫的CNN_MNIST檔案，運用cpu一個iteration要跑三分鐘左右，而使用GPU，一個iteration只需要10秒，真是大快人心啊！！！
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