Win10：tensorflow+GPU 经验总结（1）

目录：

前言

经过前段时间的努力，已经在电脑上搭好了深度学习系统，接下来就要开始跑程序了，将AI落地了。
首先是tensorflow自带的例子。
下载网址：giuthub/tensorflow

例子1mnist

mnist是个被大家玩坏了的数据集。
下载地址如下：地址
下面来介绍一下.
MNIST 数据集 它包含了四个部分:

• Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47 MB, 包含 60,000 个样本)
• Training set labels: train-labels-idx1-ubyte.gz (29 KB, 解压后 60 KB, 包含 60,000 个标签)
• Test set images: t10k-images-idx3-ubyte.gz (1.6 MB, 解压后 7.8 MB, 包含 10,000 个样本)
• Test set labels: t10k-labels-idx1-ubyte.gz (5KB, 解压后 10 KB, 包含 10,000 个标签)

MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards andTechnology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50%是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set)也是同样比例的手写数字数据.

这是下载好的数据集。

开始运行官方的例子咯：

debug 1

一开始以为官方的例子，怎么也不会有问题吧：
输入：
python mnist_with_summaries.py
但结果车还没开，就熄火了。。：

  File "D:\program\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py", line 519, in __exit__
    c_api.TF_GetCode(self.status.status))

NotFoundError: Failed to create a directory: /tmp\tensorflow; No such file or directory

然后开始了漫长的debug之路，但搜索了半天也没有找到相关的解释，因此，只好自己来，后来发现是自己系统（win10）的问题，特地对此做了一些调整。
在原文件的最后一行：

在tensorflow加入一个‘\’就没问题了。

 default=os.path.join(os.getenv('TEST_TMPDIR', '/tmp'),
                           '/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries'),

Mission completed 开始运行。
然后车又熄火了。
每次用spyder 运行到999次时，就会有个系统退出：

Adding run metadata for 999
An exception has occurred, use %tb to see the full traceback.

SystemExit

D:\program\Anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:2870: UserWarning: To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.
  warn("To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.", stacklevel=1)

这个问题并未解决。
不是差那个动态运行库“ T:\src\github\tensorflow\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:152] successfully opened CUDA library cupti64_90.dll locally”
这个库是有的，加载不是问题。
但是还是有结果吧。
之后再慢慢研究这个问题吧。