Win10 64位下GPU版本MXNet+Tensorflow 1.3.0的安装

说明：本文记录时间为2017.7.23。在此时Tensorflow在Win下的安装要求为系统64位且Python版本为3.5（现已经支持py 3.6），MXNet在Win下只支持Python 2。

更新说明：在8月19日发布了Tensorflow1.3.0后，cudnn支持6.0而不再支持5.1，所以一定要选对版本哦。

一.安装Anaconda

由于Mxnet在win下只支持Python 2，tensorflow在win下只支持Python 3.5，所以选择Anaconda创建Python2和3共存的环境。

1. 安装Anaconda 2 作为主环境

a. 下载Anaconda。

官网速度较慢，可考虑使用清华镜像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

b. 安装。

默认安装位置为C:\Users\Che\Anaconda2，注意需如下图所示两项都选才能将其添加到环境变量。

2. 安装Anaconda 3 环境

有两种方式安装Anaconda 3环境

●conda创建

在CMD命令行中使用如下代码创建名为mxnet的环境，使用的是Python 3.5版本。

conda create -n py3 python=3.5 anaconda

优点：简单；缺点：联网下载包，速度慢。

●手动下载并安装（这种安装方式在以后的安装包的时候可能会存在问题，不建议）

下载Anaconda3

安装Anaconda3的安装目录必须选在C:\Users\Che\Anaconda2\envs子目录下，名称“py3”可以自己取，并加在路径的最后。安装过程中注意一定取消取消掉第一个√，避免将Anaconda3添加到系统PATH路径下。



优点：安装时间短。

验证两种方式的Anaconda3环境创建成功与否：

a. 在CMD里面直接输入

python
exit()

会看到启动Python 2.7，然后退出。



b.使用如下代码切换到Python 3

activate py3
python
exit()

此处的”py3”即之前Python3安装目录文件夹的名字。使用activate py3命令之后，在命令行前面会出现一个[py3]标记，此时使用任何的python命令都是在Python 3.5下进行的。使用如下命令可取消激活Python 3。

deactivate py3

二.安装CUDA和cuDNN

因为我们要安装GPU版本，所以需要 CUDA 和 cuDNN 的支持。

1. 请先在 这里确认你的显卡支持 CUDA。

2. 如果以上条件符合，那么可以开始从各自官网下载 CUDA 8.0 和 cuDNN V6.0的安装包。

CUDA: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads



cuDNN: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download (需要注册)



3. 安装CUDA。双击执行安装程序，安装后会自动添加系统变量。

测试安装是否成功：在CMD中输入“nvcc -V”。



4. 安装cuDNN。解压后的另一个压缩文件文件继续解压，放到任何一个目录下（此处为D:\cuda），然后把所放的那个目录添加到Path 环境变量里。





将下面这些文件复制到相应位置：

D:\cuda\bin\cudnn64_6.dll —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

D:\cuda\include\cudnn.h —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include

D:\cuda\lib\x64\cudnn.lib —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64

三.安装MXNet

参考网址：

https://stankirdey.com/2017/07/04/upgrading-mxnet-from-0-9-to-0-10-on-windows-10/

下载准备：

https://github.com/yajiedesign/mxnet/releases 上的两个文件，如图所示：

- VC14 – prebuildbase_win10_x64_vc14.7z

- 20170721_mxnet_x64_vc14_gpu.7z



1.将下载的两个文件解压到D:\mxnet\，将之前下载的cuDNN压缩包解压到D:\mxnet\3rdparty\cudnn

2.添加环境变量MXNET_HOME，值为D:\mxnet

3.添加环境变量Path的值：

%MXNET_HOME%\lib;%MXNET_HOME%\3rdparty\cudnn\bin;%MXNET_HOME%\3rdparty\cudart;%MXNET_HOME%\3rdparty\opencv;%MXNET_HOME%\3rdparty\vc;%MXNET_HOME%\3rdparty\gnuwin;%MXNET_HOME%\3rdparty\openblas\bin;

说明：第2,3步在原文中是使用setupenv.cmd文件来执行，但自己操作中发现Path值的路径出现多加斜杠的错误，所以这里采用了手动操作的方法。

4.添加环境变量PYTHONPATH，值为：D:\mxnet\python（这一步是因
9a1c
为自己后续操作发现在其他位置无法导入mxnet模块，所以这里添加python的搜索路径）

5.在CMD下进入D:\mxnet\python，执行

python setup.py install

测试安装成功：



到这里MXNet就安装好啦。Enjoy！

四.安装Tensorflow

Tensorflow官网：https://www.tensorflow.org/install/install_windows

●准备工作：

1. 确保Python版本是3.5且系统为64位（非常重要）。

2. 确保pip版本最新，可用python -m pip install -U pip 在CMD中升级pip 。

3. 确保安装Visual Studio 2015 或者 2013 或者 2010。

4. 确保已安装cuda和cuDNN。

●安装方式：

由于我们是在py3子环境下安装了Python3，所以需先使用activate py3进入子环境。进入后，可使用官网提供的两种方式进行安装。

pip

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

Anaconda

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl[/code] 
注意：

在安装Tensorflow时很可能会出现 “Cannot remove entries from nonexistent file c:\program files\anaconda3\lib\site-packages\easy-install.pth” 的报错，这是setuptools版本太低导致。

解决方法：pip install –upgrade –ignore-installed setuptools