手把手在Windows上安装TensorFlow无坑教程_GPUS少东_新浪博客
手把手在Windows上安装TensorFlow无坑教程
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，可被用于语音或图像识别等多项机器深度学习领域。对于这种高大上的东西估计很多人都想学吧，包括我这位零基础的小编。但网上找到的教程大多都不是新手向的，而且基本用的也不是Windows系统，这让我们这种新手很苦恼。但我参考了Andrew
Che的教程，加上实践操作，我成功的在Windows上安装了TensorFlow，以下是我的步骤：
1.检查GPU是否支持CUDN​：其实这一步是可以省略的，因为CUDN支持的显卡范围特别广，你基本只要确认你的GPU是不是NVIDIA的就可以了，当然如果你还是不确定的话，也可以去这个网站(/cuda-gpus)中的“CUDA-Enabled
GeForce Products”查一下，只要你的显卡型号在里面就可以了。
​2.下载并按照CUDA：进入此网站(/cuda-downloads)，点击Windows
选择你的电脑的系统版本（这里我用的是win7）
点击第一个选项
​选择第一个下载
下载完之后打开安装，一路确认到底
​安装完后进入下一步
3.下载cuDNN:​其实，到了这一步比较闹心，因为当你进了下载网站(/rdp/form/cudnn-download-survey)，你会发现他要让你注册了才能下载，但为了能安装，注册什么的就干了吧，不过程比较烦​
然后你就可以现在下载了。考虑到兼容性，这里我们就选择第三个进行下载安装
​下载后将其解压缩
​在C盘根目录下新建个tools文件夹，将解压后的“cuda”文件夹放入其中
​4.设置环境变量:右键“我的电脑”，选择“高级系统设置”
​进入“环境变量”
进入“Path”，添加"c:\tools\cuda\bin"与”C:\Program
Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin”后点击确认
5.下载并安装Anaconda：进入下载网站(https://www.continuum.io/downloads)，点击Windows图标
​这里我们选择版本为3.6的进行下载并安装
下载后打开进行安装，安装时这里选择第一个，也就是它推荐的选项
​然后将第两个选项都点上
​安装完后进入下一步
​6.设置TensorFlow工作环境：在你喜欢的地方新建个tensorflow目录。这里我就在c盘更目录建立了。
​按win+r打开“运行”输入cmd，打开命令提示符
+​​tensorflow所在目录，回车
​接下来依次输入一下几个命令，注意结尾不能有空格，如果途中让你选择是Yes/no，全部输入y
conda create -name tensorflow-gpu python=3.5 anaconda
tensorflow-gpu​
pip install tensorflow-gpu
pip install keras
7.确认TensorFlow安装完成：在命令提示符中输入“jupyter
notebook”，在浏览器中召唤jupyter notebook
新建​​个python3档案
​在里面输入以下指令
tensorflow&as tf
​tf.__version__​
​按下shift+enter运行后假如看到1.2.0，说明你成功了，接下来你就可以自由用tensorflow了
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荣誉徽章：在Windows上安装tensorflow折腾了很长时间，有几次本以为装好了，没用两次就不能用了，希望大家不要踩同样的坑&
系统：Windows7
显卡：GTX850m
tensorflow：0.12GPU版本
我是小白，有的坑很基础，但是也折腾了好久，希望别小白能避免这些坑吧，至于更详细的安装教程CSDN已经有了我就不重复了。
坑一：要安装VS13,2015中的一个，开始我没有安装。
坑二：在Windows上tensorflow支持Python3.5，2.7不支持，建议安装Anaconda，Anaconda3-4.1.1版本对应的是Python3.5。
坑三：Windows下tensorflow支持CUDA8.0,8.0以下版本不支持，然而8.0里面带的显卡驱动比我的显卡驱动版本高，版本太高导致配置好以后不能关机，一旦关机重启就会出现提示说显卡无法弹出，然后GPU就不能用了，解决方案：每次重启后将CUDA的sample在你装的对应的VS版本运行生成解决方案，例如我的是VS2015，C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\Samples_vs2015.sln，右击-打开方式-VS2015，在解决方案资源管理器中生成解决方案，就可以用了，更彻底的解决方案就是换个GPU喽。
坑四：与CUDA版本对应的cudnn，需要放在环境变量path里。
坑五：安装tensorflow时需要用pip，我用的是校园网没有修改pip源就直接安装了，但是普通网好像很容易安装失败，解决方案：先下载下来tensorflow包，再pip安装，下载下来的后缀是whl，至于怎么下，要不就百度CSDN应该是有的，要不就科学上网了。
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