win10 TensorFlow GPU环境搭建记录

By PorYoung
2018-10-17
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机器配置

• win 10(64bit)
• GTX 960m

本次搭建所需文件

• VS2017
• CUDA
• cuDNN
• Anaconda

配置过程

1. 安装（已安装则选择修改单个组件）并配置vs2017，添加如下组件：
   • VC++ 2017版本 15.4 v14.11工具集
   • 用于CMake的Visual C++工具
   • 适用于桌面的VC++ 2015.3 V14.00(V140)工具集
     • 首次安装CUDA时出现Visual Studio Integration无法安装，添加该组建后重新安装成功，不知道是不是受它的影响
2. 安装Anaconda
   1. Anaconda包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，功能十分强大
   2. 下载地址：https://www.anaconda.com/download/
   3. 此处选择了Python 3.7版本
      1. 后来发现目前Tensorflow不支持pythob 3.7版本，在安装Tensorflow时会提示找不到包
      2. 此外，安装部分版本不兼容的CUDA、cuDNN也会导致安装失败
      3. 对应版本解决方案：https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel，查看大神编译的各种版本tensorflow的地址，此次配置的为蓝色框线内的版本，Anaconda可以在后续修改环境为python 3.6
         
         
   4. 安装
      • 第一项可选可不选，不选的话需要自行配置环境变量
        
        
      • 第一项未选需要配置的环境变量
        
        
3. 安装CUDA（注意版本:exclamation:）
   1. 安装前注意
      1. GTX 960m运算能力为5.0，本次选择最新v10.0
      2. 网上许多资料都表示存在tensorflow、CUDA和cuDNN版本不兼容无法支持等问题，未一一测试，均选择当时最新版本。比较谨慎的，可以参考相关博文。
   2. 查看显卡支持：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
   3. 选择对应版本下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
   4. 安装
      1. 选择自定义安装
      2. 一般不需要安装GeForce Experience
   5. 安装可能存在的问题
      1. Visual Studio Intergration无法安装
         > 可能的解决方法
         > 1. 参考安装VS2017的过程，可能缺少组件
         > 2. 参考教程：CUDA安装失败解决方法
4. 下载cuDNN（注意版本:exclamation:），需要注册
   1. 下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
   2. 此处选择和CUDA v10.0搭配的cudnn-10.0-windows10-x64-v7.3.1.20
   3. 解压到CUDA安装根目录，共三个文件夹：bin、include、lib
5. 安装Tensorflow运行环境
   1. 打开Anaconda prompt
   2. 配置清华仓库镜，输入指令:
      conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
   3. 创建运行环境，名称为tensorflow-gpu，python版本为3.6
conda create -n tensorflow-gpu python=3.6
      名称作为与其他环境隔离的标志，版本可自行更换
   4. 激活并进入该环境
      activate tensorflow-gpu
      其他指令可以参考Anaconda教程
   5. 升级pip
      python -m pip install --upgrade pip
   6. 安装相关依赖包
      • 如果确定所安装的版本兼容，可以直接安装
        pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
      • 如果使用的是编译的tensorflow版本则需要进入下载目录进行安装，如进入D:\Files目录，有从github下载的编译版本tensorflow_gpu-1.11.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，执行安装命令即可
        pip install tensorflow_gpu-1.11.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
   7. 测试Tensorflow
      1. 进入环境，运行python
      2. 键入
         import tensorflow as tf
      3. 未报错则安装成功
      4. 可能存在的问题
         1. 报DLL找不到模块，可能是版本选择的问题
         2. 其他问题尚未可知

参考文章

1. Win10下Tensorflow(GPU版)安装趟坑实录
2. Win10 64 位Tensorflow-gpu安装（VS2017+CUDA9.2+cuDNN7.1.4+python3.6.5）
3. Win10+VS2017+CUDA9.2 安装调试笔记