TensorFlow学习记录：Win10安装TensorFlow GPU开发环境

版权声明：本文为博主原创，转载必须标明出处： https://blog.csdn.net/botao_li/article/details/83613501

Win10安装TensorFlow GPU开发环境

TensorFlow用于实际开发，最好使用GPU版本。

1. 安装NVidia的驱动，推荐使用GeForce Experience安装
2. 安装Visual Studio 2015 update3，纯TensorFlow暂时用不上，未来使用CUDA进行图像处理需要
3. 安装CUDA，安装前在TensorFlow科学官网查找当前TensorFlow GPU版本使用的CUDA版本
4. 安装Python，同样需要确认TensorFlow支持的Python版本
5. 安装PyCharm
6. 建立PyCharm工程，进入File->Settings->Project:<工程名>->Project Interpreter页，进入添加Package页后，选择MANAGE REPOSITORIES添加中国源
   • 阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
   • 中国科技大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
   • 清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
7. 在添加Package页，添加以下Package
   • ipython
   • matplotlib
   • opencv-python
   • labelme：图片标注工具，在PyCharm的Terminal中用labelme指令打开
   • numpy
   • tensorflow-gpu
   • tensorboard
8. 在https://devdocs.io/安装离线API手册
   • 查找TensorFlow, Python, Numpy的项目后选择Enable
   • 打开菜单进入Offline Data，对相关的项目选择Install
   • 之后只要不清理浏览器缓存就可以离线查看安装的API手册
9. 建议在PyCharm插件下载Material Them UI，在PyCharm进入File->Settings->Plugins->INSTALL PLUGIN FROM DISK选择下载的zip文件进行安装