第一阶段-入门详细图文讲解tensorflow1.4 -安装（二）Windows CPU or GPU

保证这篇blog更具有指导价值。遵循排版简明，步骤清晰，逻辑严谨。



我们推荐使用GPU运行tensorflow，因为GPU比CPU更适合张量的运算（不懂张量不碍事，我们在后面详细介绍张量），效率成倍数提升。但是并不是每台设备都配备GPU。所以还是使用CPU作为blog基础。推荐使用python做为API（适合入门，容易上手，代码简洁，最重要的是能混合其他DL库一块使用）

一，windows 7安装tensorflow1.4 使用CPU

二，windows 7安装tensorflow1.4 使用GPU

一，windows 7安装tensorflow1.4 使用CPU

尽量保证步骤清晰

step1，安装Anaconda

（没用过也不碍事，大概10分钟就能上手基本操作，人机交互非常友好，非常适合新手）

先记住：anaconda是管理python软件包，和python版本切换。

下载链接。

百度云盘：https://pan.baidu.com/s/1bpAUOTx

官网的下载链接：https://www.anaconda.com/download/#windows



两个都不选，原因：方便版本切换。

安装完anaconda。打开anaconda。选择Environment

step2:在anaconda中安装python3.5.x



点击create创建自己的python环境。命名为：python35tf，选装使用python3.5版本。



anaconda自己会下载一些python包，需要等待一会。

step3:安装tensorflow1.4

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==1.4.0

pip错误：TypeError: parse() got an unexpected keyword argument ‘transport_encoding’

更新html5lib 软件包。运行：

pip install –pre html5lib



再次运行

pip install –upgrade –
a0ab
ignore-installed tensorflow==1.4.0

ok.

step4:测试tensorflow环境

输入python.

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))

windows 7安装tensorflow1.4 使用CPU结束。

二，windows 7安装tensorflow1.4 使用GPU



根据官方文档要求：

1,需要安装CUDA （1.4GB）

2,需要安装cuDNN （170MB）

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。



百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1kUI5Mw3

官网下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library，是NVIDIA专门针对深度神经网络（Deep Neural Networks）中的基础操作而设计基于GPU的加速库。



需要注册，并做一份调查。



百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1hspLVxU

官网下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

准备工作完成。开始安装。

step1:安装CUDA

step2:安装cuDNN

step3:安装anaconda

同上

step4:在anaconda中安装python3.5.x

同上

step5:安装tensorflow1.4-GPU

修改：

pip install –upgrade –ignore-installed tensorflow==1.4.0

为：

pip install –upgrade –ignore-installed tensorflow-gpu==1.4.0

step6:测试tensorflow环境

windows 7安装tensorflow1.4 使用GPU结束。