tensorflow安装

  记在前面,看文档一定要仔细,版本号错了,也有可能安装不上,我一个下午的时间白白消耗,就是因为CUDA使用的是9.2版本,而官网要求的是9.0版本,按理说应该没有太大问题,可就在执行【import tensorflow as tf】时,会报错,显示缺少9.0的文件。
  cuDNN其实只是CUDA的辅助文件,所以,在版本的选用上,我选择了最新的7.1.4,目前没发现问题。发现问题也可以再替换回来。

你不知道我经历了什么系列

  一大清早,我兴高采烈的打开电脑,决定正是配置tensorflow的环境,之前用正则抓取笔记成功给了我很强的动力。殊不知,在前方等待我的,是无尽的折磨。
  本着“跟着官网有肉吃”的原则,我搭梯子,打开了tensorflow的官网,确定自己要安装GPU版本的tensorflow的时候我还有点小激动,毕竟通常情况下,在GPU上运行要比在CPU上运行的快,关键是,我终于可以接触到与GPU相关的东西了。
  按照官网的指示,需要安装CUDA9.0和cuDNNv7.0,然后再使用pip安装tensorflow,我跌跌撞撞的走到了pip那一步,结果【pip3 install –upgrade tensorflow-gpu】结果,居然报错,安装不了。我又同时试了whl文件安装,一样不管用。
  没办法,只能使用anaconda安装,本想只配置原生环境,现在是没办法,只得如此了。

前期准备

  1. CUDA9.0
  2. cuDNN7.0
  3. anaconda
  4. python3.6(我的是3.6,反正是python3就行)
  5. 和python版本相匹配的tensorflow安装文件(没有也行)

CUDA9.0

下载地址:

https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

最后记得把bin和lib/x64这两个文件夹添加到PATH里

cuDNN7.1.4

下载地址:

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

最后把三个文件夹下的文件,copy到CUDA对应的文件夹下

anaconda

下载地址:

https://www.anaconda.com/download/

一路默认即可,安装路径保证为英文路径。
安装完成后,打开【Anaconda prompt】运行以下的命令

# 查看已安装的常用包
conda list
# 添加清华的软件源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes 
# 创建一个名为tensorflow的python3.6的环境
conda create --name tensorflow python=3.6 
# 启动该环境
activate tensorflow
# 安装tensorflow(选一个即可,我肯定选GPU)
python -m pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu
python -m pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
# 关闭环境
deactivate

测试tensorflow的话,只需要在python里看一下【import tensorflow as tf】能否正常即可。
linux的江湖规矩,没有反应就是最好的反应。

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