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windows tensorflow-gpu安装问题与解决方法
此篇文章基于已经安装anaconda3并完成tensorflow cpu版本的配置的基础上，若需要直接配置gpu版本需要先行下载安装anaconda3。
安装cudn
- 先查看显卡是否支持cuda并确认独立显卡为开启状态并保证驱动为最新。
- 打开网页https://developer.nvidia.com/cuda-downlods 下载对应系统的cuda(直接给出的那个就是你系统目前最适合的)
- 安装cuda，这里我遇到的问题比较多，首先需要保证网络的通畅有条件的可以搭一个梯子；其次需要使用管理员权限安装；最后安装期间需要关闭360等安全软件。
下载cudnn
- 打开网页https://developer.nvidia.com/cudnn 完成会员注册并登录，然后再次打开网页https://developer.nvidia.com/cudnn 下载对应版本的cudnn并解压。
- 为了方便起见，在c盘根目录新建tools文件夹将解压得到的cudn文件夹放入tools目录下。
- 将c:\tools\cudn\bin下的dll文件与C:\tools\cuda\lib\x64下的lib文件加入环境变量。
在anaconda建立tensorflow gpu 环境
- 在打开anaconda的命令符管理器anaconda prompt输入
conda create --name tensorflow-gpu python=3.6 anaconda此处python=3.6需要自行修改为相应python版本。 - 执行上述命令后会出现提示，选择 y 进行环境安装。
- 安装完成后输入
activate tensorflow-gpu然后输入pip install tensorflow-gpu（第二条存疑，若安装后可以正常在tensorflow-gpu环境下import tensorflow则完成配置，否则转到下一小节）。 - 在当命令窗口输入
python然后输入import tensorflow若未报错则完成配置。
import tensorflow 时提示DLL load failed: 找不到指定的模块
当出现此问题时，按以下顺序检查
- 是否缺少某些必须的包，可以直接在anaconda navigator中查看；
- 是否安装必要的vs环境，可在控制面板中查看；
- tensorflow-gpu是否最新，通过输入
pip install --upgrade tensorflow-gpu确认； - 若以上均无问题则，打开anaconda的命令符管理器anaconda prompt输入
conda install tensorflow-gpu重新安装即可。