Windows10使用Anaconda安装TensorFlow-GPU

版权声明：所有的博客仅仅作为个人笔记使用！！！！！！！ https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/83041890

简介

需要开发Unity AI Agent，可以使用tensorflow进行训练，而Unity只有Win和Mac版本的，所以重新回归Win10系统。。不过，win10也可以使用Linux的子系统了，以后就用win10和linux子系统吧。。。。

这里有Ubuntu16.04的教程：https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/79325476

安装CUDA-9和CUDNN-7

CUDA9.0下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

选择local版本，直接安装。后边几个是一些优化的包，可以选择性的安装。

安装时，可以选择安装目录，但是要记住安装目录，后期需要添加环境变量。。我安装在了C盘自定义software目录。。

安装CUDNN，给出CUDNN的下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 。这个需要注册账号

之后选择win10版本下载并解压：

解压后把解压后的目录中的3个文件夹，直接复制到CUDA的安装目录中，比如：

安装Anaconda

Anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/download/
选择合适的版本，进行下载安装即可。
记住安装的地址，需要添加环境变量。进入到高级系统设置，然后选择环境变量，在下方的系统环境变量的path中，添加Anaconda的两个环境变量：

貌似CUDA的环境变量自动添加了。。。。。

安装Tensorflow-GPU

打开Anaconda的Prompt命令行窗口，创建Tensorflow的虚拟开发环境：

conda create --name tensorflow_gpu python=3.5

之后，激活环境：

activate tensorflow_gpu

之后安装tensorflow-gpu的组件，顺便安装一个keras的gpu版本

conda install tensorflow-gpu
conda install keras-gpu

之后使用Pycharm作为IDE，进行验证：

import tensorflow as tf

mat1 = tf.constant([[3, 3]])
mat2 = tf.constant([[2], [2]])

product = tf.matmul(mat1, mat2)

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(product)
    print(result)

运行程序，第一次加载的时间比较慢，红色的提醒是我们没有进行编译，可以忽略这些。结果如图：