tf_gpu从1.4.0升级到1.6.0

tensorflow的更新太快了，三个月前1.4.0还是最新的，现在已经更新到1.7.0了。本文主要记录tensorflow从1.4.0到1.6.0的版本升级，其他版本升级过程大概是一样的。

参考博文

一、卸载原来的tf版本

1、开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt，输入命令

pip uninstall tensorflow-gpu==1.4.0

会有提示，选择y/n，选择y

成功之后，会输出如下信息

Successfully uninstalled tensorflow-gpu-1.4.0

二、安装cuda9.0和cudnn7.0

1、因为tf1.6.0要求 cuda9.0版本，所以必须做相应更新

2、cuda下载地址 cudnn下载地址

3、将cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip解压后，得到cuda的文件夹，里面含有bin、include、lib三个文件夹和NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt文件。

ps:最开始下载了v7.1版本，出现了如下报错。最后换成 Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0 这个版本下载即可。

Loaded runtime CuDNN library: 7101 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7003 (compatibility version 7000). If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match.
If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration.

4、将bin、include、lib这三个文件夹复制到cuda的安装目录中：\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v9.0（cuda的安装目录中也有这三个文件夹，将这三个文件夹分别与原来存在的文件夹合并）。

三、安装tf1.6.0gup版本

1、开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt，输入命令

pip install tensorflow-gpu==1.6.0

2、出现如下错误

TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding'

解决办法升级pip：代码如下：参考博文

conda install pip

3、安装成功后，会有如下信息

Successfully installed absl-py-0.1.12 astor-0.6.2 gast-0.2.0 grpcio-1.10.0 tensorboard-1.6.0 tensorflow-gpu-1.6.0 termcolor-1.1.0

4、测试是否真正安装成功

在Anaconda Prompt下输入python，然后输入下面代码进行测试

import tensorflow as tf  
sess = tf.Session()  
a = tf.constant(10)  
b = tf.constant(22)  
print(sess.run(a + b))

如果输出32，则安装成功

tf_gpu从1.4.0升级到1.6.0

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