Windows下Visual Studio AI 环境搭建

我的安装条件:win10 64位操作系统的电脑,连的无线网
安装过程主要参考了如下资源: https://www.cnblogs.com/ms-uap/archive/2018/06.html原文博主写的很详细,我只是按照自己步骤进行了一下具体说明。
安装过程中最需要注意的是版本,要保持版本符合要求,安装前确认自己的电脑或者软件是否满足版本要求,我的安装过程也会符合以下要求。
- 显卡支持 CUDA。
- Python 版本是 3.5.x 及以上。(TensorFlow 从 1.2 开始支持 Python 3.6,之前的官方是不支持的)
- 有稳定的网络连接。
- pip 版本 >= 8.1。
安装过程分为六步(总共花费4h):
1.安装git
2.安装VS2017
3. 安装python
4.安装CUDA和cuDNN
5. 配置深度学习环境
6.安装VS Tools For AI插件

1. 安装git(耗时15min)

如果你已经安装git,请跳过此步。
访问 https://git-scm.com/download/win
选择64-bit Git for Windows Setup下载,下载后的exe文件如下图所示:
这里写图片描述
双击.exe开始安装
选择好自己的安装路径(最好不要安装在c盘),一路默认安装,直到Adjusting your PATH environment
请选择Use Git from the Windows Command Prompt,这一步帮助你将Git添加到环境变量中了,然后就可以直接在命令行里使用Git啦。然后继续next,直到安装结束。

2.安装vs2017(耗时1h36min)

如果你已经安装vs2017,请先不要跳步,看完之后再跳此步。
先在https://www.visualstudio.com/zh-hans/products/下载vs2017community。
这里写图片描述
下载完成后点击.exe文件进行安装,我选择安装在了D盘。以前我安装过了使用c++的桌面开发(这个不是AI环境配置需要的),如果我们只需要配置AI的环境,就只选择.NET桌面开发和python开发。(note:建议安装 Anaconda,Anaconda集成了很多科学计算所必需的库,能够避免很多依赖问题)

这里写图片描述
这个安装环境可能久一点,由网速而定,我连的wifi比较慢,花费了1.5h,这个期间你可以做点别的事,看看书或者打一局游戏。
安装完后配置VS2017的系统环境变量:
我的vs2017安装目录:

D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.14.26428\bin\Hostx64\x64

打开我的电脑->属性->环境变量->高级系统设置->新建用户变量vs2017,将目录添加到vs2017变量的值里面。
这里写图片描述
在系统变量path中,也将目录添加到path变量的值中。
这里写图片描述

新建一个系统变量Lib,将以下目录添加到Lib变量的值中。
D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.14.26428\bin\Hostx64\x64;"C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Lib\10.0.10240.0\ucrt\x64;";"C:\Program Files (x86)\Windows Kits\8.1\Lib\winv6.3\um\x64;";

再新建一个系统变量INCLUDE,将以下目录添加到INCLUDE变量的值中。

D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.14.26428\include;C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10240.0\ucrt;

此时就把vs2017的环境变量配置好了,验证你是否配置正确,可以按住win+R,打开cmd,输入cl,出现如下图说明你配置正确。
这里写图片描述

3.安装python3.6.5(耗时35min)

如果你已经安装python3.6.X 64位版本,请跳过此步。
打开https://www.python.org/downloads/,下载python3.6.5。
这里写图片描述
下载完后,点击.exe。
这里写图片描述
并将python3.6添加到PATH,这样程序会自动将Python加入环境变量,这样避免在安装后手动配置环境变量,其余的默认安装结束。

这里写图片描述
安装完后,用win+R打开cmd,输入python,回车,出现如图所示表示安装python成功。
这里写图片描述
并输入python -m pip install -U pip将pip更新到最新版本10.0.1。
这里写图片描述
安装python3.6.5耗费35min,耗时长是因为以前安装了32位版本,卸载32位版本之后重新安装64版本的。

4.安装CUDA与cuDNN

安装之前科普:
我们学习过程中需要用到TensorFlow ,TensorFlow有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本。
GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果要安装 GPU 版本,请先确认显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本,所以就以 GPU 安装为例。

首先通过操作系统更新,升级显卡NVIDIA驱动到最新版,如果没有显卡NVIDIA,可以通过电脑管家或者自行查找资源下载,之后进行如下步骤。

4.1安装CUDA 9.X(耗时25min)
打开https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,我选择安装的版本为CUDA9.0,文件大约(~ 1.4 GB)
note:CUDA8.0是与VS2017不兼容的,如果用CUDA8.0,必须使用VS2015以下的VS版本。CUDA9.0开始兼容VS2017。
这里写图片描述
点击后,选择如下的配置:
这里写图片描述
下载完后,点击.exe进行安装。
这里写图片描述
我配置CUDA的安装路径为D盘。一路默认安装,安装完成。
确认是否安装成功。可以按住win+R,打开cmd,输入set cuda,如果有cuda的路径,则安装成功。
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4.2安装cuDNN 7.0.5(耗时21min)
打开 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive,选择我们需要安装的版本
这里写图片描述
在下载cuDNN之前,需要注册Nvidia会员并验证邮箱,之后再单击https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive才能进行下载,这个注册验证比较慢,一验证通过之后就重新点开链接下载自己想要安装的版本就可以了。
下载文件如下:
这里写图片描述
将文件进行解压,取出cudnn64_7.dll,并复制到CUDA的“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin”目录下,这就配置好cuDNN的环境。

5.配置深度学习环境(耗时30min)

配置这个环境只需要进行如下步骤:
首先按住win + R ,打开cmd,在命令行中输入:

cd F:\  
md  AI  
cd AI   
git clone https://github.com/Microsoft/samples-for-ai.git
cd samples-for-ai 
cd installer 
python.exe install.py 

或者在你电脑的某个盘新建一个文件夹为AI,然后再按win+R,打开cmd,输入某盘:\,然后cd 某盘:\AI,之后的步骤与之前一样。

git clone https://github.com/Microsoft/samples-for-ai.git
cd samples-for-ai 
cd installer 
python.exe install.py 

等待安装完成即可。
安装过程中,出现警告:Not detect Visual Studio 2017 or 2015! We recommend Visual Studio 2017, please manually download and install Visual Studio 2017 form https://www.visualstudio.com/downloads/.
如下图所示:
这里写图片描述
出现该原因是vs2017的环境变量没有配置好,需要重新配置一下(配置系统环境变量时记得“;”分隔符用英文的),配置成功。

6.安装tools for ai插件(耗时25min)

打开Visual Studio,选择工具->扩展和更新->选择“联机”->搜索“AI”,并下载Microsoft Visual Studio Tools for AI。
这里写图片描述
下载完后,VS2017会自动安装这个插件,等VS2017安装完后,可以重新打开VS,如果在界面上看到这样的内容,说明你安装成功了,这个插件8.8M,由于那时网速比较慢,我下载成功花费了20min,安装成功花费25min。
这里写图片描述

看到这里,说明你已经配置好了Visual Studio AI 的环境,恭喜你!坚持就是胜利!给自己点个赞吧!接下来你就可以愉快的使用Visual Studio Tools For AI进行开发了。

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