Windows环境下用Anaconda（2.7/3.6）安装GPU版TensorFlow

1.前言

很多深度学习的初学朋朋，一定都想给自己配置一台狂拽炫酷屌炸天的机器，什么GPU啊，1080啊之类的，但苦于经费（学生都很穷的）问题，总是望而却步。但其实如果你的电脑不是那么的辣鸡（3500以下，反正我是没买过低于4000的本本），GPU版的深度学习框架（如TensorFlow）也是能搭起来的，今天手把手把我之前踩过的坑给你们填好。（ps:我的机子是2015年9月份买的华硕飞行堡垒fx50j，当时刚研究生开学，一切都换了新的，衣服啊，鞋子啊，袜子啊，内裤啊，书包啊，女朋友啊（其实本科没有，哈哈）都是新的，笔记本怎么能不换，当时是从某东上面买的4990好像，15.6寸，i5，4G，GTX950M,500G 机械硬盘，去年早些时候加了一个4G内存条，今年3月份又加了250G的SSD，总体来说机子配置不算落后的），如果你的机子没有我这个配置，应该也可以试试，我一个学弟就用它的辣鸡电脑(3500以下)搭了GPU版的TensorFlow，废话不多说，Let’s go go go!

2.安装步骤

step1.装个Anaconda先（https://www.anaconda.com/download/），不管是2.7的还是3.6的都可以，安装套路都是一毛一样的；其他的Python IDE也是可以的，我学弟用的是pycharm，我个人工作中主要用的Spyder，它的数据可视化比pycharm要好不止一个档次（尽管pycharm是最牛逼的PythonIDE）；

step2.安装好anaconda后，打开Anaconda prompt（就知道你要问在哪里打开，截图给你好了，等下要打开的Anaconda Navigator也在这里）；



打开prompt输入conda create –name tensorflow python=3.5(注：name 前面是两个英文小横杠，少一个横杠会出错，这个”tensorflow“你也可以叫其他的名字，比如Wohenniubi，这里一定要是python=3.5，不能是3.6或其他的，目前GPU版tensorflow只支持3.5的Python，然后回车，等下会问你要不要安装，输入y再回车；

step3.等机器一波操作完了，输入activate Wohenniubi（假如你刚刚没有用tensorflow命名，而用了Wohenniubi），回车，再输入pip install –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl –ignore-installed（注：upgrade前面是两个英文小横杠，少一个会出错；ignore前面也是两个英文小横杠，而installed前面是一个横杠）

step4.上面那步是在安装GPU版的tensorflow，装好之后，还不能算是真正的GPU版tensorflow，你还需要一个GPU加速器（穷逼肯定又在抱怨怎么还要花钱买啊，当然不是让你去某东上买这个加速器啦）去英伟达官网上下载就行了(要去注册一下)。其实是两个东东，cuDNN(54M左右)(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)



和CUDAToolkit(1.2G左右）(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)


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CUDAToolkit要手动安装一下，安装过程中会有一个提取文件内容的步骤，点击确定就行了，提取完了会自动删除刚刚提取的临时文件；cuDNN解压到随便一个文件夹；等CUDAToolkit安装好之后应该默认安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit这里，把cuDNN解压之后会有三个文件夹（bin,include,lib\64）,将这三个文件夹中的文件分别复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
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路径下同名文件夹中（bin，include，lib\x64）；

注：一定要是v5.1的cuDNN和8.0的CUDA Toolkit，这能保证你安装成功，不排除有其他的组合，不死心的也可以试试

step5.第4步操作好你就牛逼了，说明你看懂刚刚加黑字体的意思了，测试一下第4步有没有成功，打开prompt，输入activate Wohenniubi， 回车；然后输入Python， 回车；再输入import tensorflow；看成没成功，如果出来好几行最后都是successful，那就是成功了，至此你已经成功了90%；最后一步就是安装Spyder编译器，肯定有人问，anaconda不是自带了Spyder吗，为什么还要装？答案是：回到第二步，你是不是命名了一个叫’Wohenniubi‘的东西，这个其实是个虚拟环境，我们在这个环境下装了Python3.5用来跑tensorflow，但是并没有在这个环境下装Python的任何IDE，anaconda自带的Spyder不在这个环境中，所以不能用这个Spyder写tensorflow的代码，那应该怎么在这个Wohenniubi的环境下装一个IDE呢？

step6.回到第一个截图，里面有anaconda navigator,打开这个navigator，默认的环境是root,长这样：



下拉里面会有Wohenniubi，选中它然后下面会有一些可以安装的软件，选择Spyder，install，这步安装完好了就彻底安装成功了，恭喜你，你好牛逼！

step7.咦？为什么还有第七步呢，不是已经OK了吗？请问你知道怎么打开Spyder吗？哪个屌大的能在评论区告诉我一下，我赠你三个6。不卖关子了，那个说“在第一个截图中，Spyder图标下面，有个Spyder(Wohenniubi)的”你眼力不错，但这个没用，点不动，你要做的是去anaconda安装目录下有个叫envs的文件夹，打开之后有个叫Wohenniubi的文件，点进去，打开Scripts，这个文件夹内有Spyder应用程序，把这个发送到桌面快捷方式就行了。以后想用tensorflow版的Spyder就双击这个快捷方式，想用anaconda自带的Spyder就点刚刚那个眼力不错的提到的Spyder。

3 极其重要

忽然又想到了一个极其关键的操作，虽然GPU版tensorflow装好了，但回想一下安装的过程，我们是先创建了一个虚拟环境“Wohenniubi”(你可能命名为“tensorflow”)，然后激活这个环境，然后装了GPU版tensorflow，最后又安装了spyder，一切都很行云流水的样子，但是，但是，装anaconda的方便之处就是它本身会自带很多科学计算的包，什么sklearn啊，scipy啊，numpy啊等等，但我们创建的这个虚拟环境（“Wohenniubi”）中可没有这么多包，所以在你用Wohenniubi环境下的spyder运行tensorflow代码的时候，如果用到了这些包，你也要在这个环境中先安装好这些包。大概可以用这样的语句，打开prompt，输入activate Wohenniubi 先激活这个环境，然后输入conda install scipy ，这样大概可以安装成功，如果不行的话，试试“pip install scipy”,再不行的话去百度一下。总不能打电话问我吧，我也很忙的好吗！！！

卧槽，写了这么久，累死了，我要去找周公了，再会，各位朋朋!

一个不错的参考：http://blog.csdn.net/vbskj/article/details/76090854