【精简版】windows + CUDA + Anaconda + tensorflow

【精简版】windows
+ CUDA + Anaconda + tensorflow

本文目的：
1、上一篇博文已经整理了比较详细的版本，参考这里，有些啰嗦，适于初学者。
2、为了节省用户的时间，整理出精简版，如有遇到具体的问题，可查看详细版。
3、提供“CUDA+cuNDD”的安装以及“基于Anaconda搭建tensorflow”框架。
4、此后会不断完善和更新。

Part 1：CUDA8.0 + CUDNN5.1

1、保证你的电脑有GPU，执行【control
/name Microsoft.DeviceManager 】验证，或者下载GPU-Z。
2、到官网下载NVIDIA
CUDA Toolkit 8.0和cuDNN5.1。

3、安装NVIDIA
CUDA Toolkit 8.0，选择windows10 + x86_64 + exe(local) --> 用户根据自己所需进行选择
4、安装过程：精简（推荐）
+ 选择“安装”NVIDIA Corporation + 路径默认C:\Program Files\NVIDIA
GPU Computing Toolkit\CUDA
5、配置环境变量，参考这里
6、输入【ncvv
–V】检测是否安装成功
7、下载cuDNN5.1压缩包，并解压至【C:\Program
Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0】的目录下，自动合并到相应的文件夹内。
8、至此，完成CUDA和cuDNN的安装。

Part 2：基于Anaconda搭建tensorflow框架

1、下载Anaconda4.2.0（对应python=3.5）并安装，此时按照默认路径进行安装。

2、在安装Anaconda之前，如果你的电脑上已经存在其他版本的python，请参考这里。

3、创建tensorflow虚拟环境：打开Anaconda
Prompt，执行【conda create -n tensorflow】，/Anaconda/envs下自动生成tensorflow目录。

4、激活tensorflow
：输入【activate tensorflow】

5、配置tensorflow框架：输入（或许你需要翻墙，如需要，有一个免费的软件叫做
xx-NET）【pip install --ignore-installed --upgrade  https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl】

6、如果步骤5出现问题“PermissionError:
[Errno 13] Permission denied:'d:\\usr\\anaconda2”，则重启电脑并重新依次执行步骤4和步骤5。

7、完成tensorflow的安装，如下图所示。

 


 Part 3：测试安装结果

1、打开Anaconda自带的spyder
IDE，输入相关代码。

2、官网测试代码如下（最近CSDN中插入代码有问题，在这里直接复制贴出来了）

3、更多案例，请参考详细博文。此外，之后有做实验的话，也会更新出来。

import tensorflow as tf  

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')  

sess = tf.Session()  

a = tf.constant(10)  

b = tf.constant(32)  

print (sess.run(hello))  

print (sess.run(a+b))



 

Part 4：tensorflow - 一些常用的参考网址

1、tensorflow 中文源码 - https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh
2、tensorflow官网：http://tensorflow.org/

3、官方GitHub仓库：https://github.com/tensorflow/tensorflow