Ben課程，第一週以及9-1視訊

第一步：準備工作

準備1：檢視自己電腦顯示卡支援的cuda版本

準備2：下載cuDNN歷史版本方法

準備3：下載tensorflow歷史版本方法

現在不提供下載了，只提供安裝命令：比如1.3.0版本

pip install tensorflow-gpu==1.3.0

注意1：當前win下2018.0607為止還不支援CUDA9.2

本文用的大神編譯的tensorflow，但是我python是3.5.2所以不能有借鑑

注意2：關於解除安裝cuda cudn

第二部：開始安裝

1.Anaconda安裝，調整JUPYTER檔案開始位置

C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_notebook_config.py改179行為

——————————————————————————————————————-—## Dict of Python modules to load as notebook server extensions.Entry values can

# be used to enable and disable the loading ofthe extensions.

#c.NotebookApp.nbserver_extensions = {}

## The directory to use for notebooks and kernels.

c.NotebookApp.notebook_dir = 'G:\Tensorflow'

————————————————————————-———————————————

問題一：如果anaconda安裝完找不到.jupyter目錄

1. cpu版本CUDA安裝

WIN+R 之後輸入cmd

輸入指令pip install tensorflow

1. CUDA安裝

計算機-右鍵屬性-高階系統設定-環境變數-

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\bin;

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\lib\x64

1. cuDNN安裝

首先，下載https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

需要註冊， 選WIN7

然後，解壓壓縮包，把壓縮包中bin,include,lib中的檔案

分別拷貝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2目錄下對應目錄中

最後，

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\CUPTI\libx64\cupti64_92.dll

拷貝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\bin

1. 安裝TensorFlow-gpu

Pip uninstall tesorflow

Pip install tensorflow-gpu

問題二，如果報錯hub需要安裝遷移學習的配件

TensorFlow Hub安裝及使用

pip install "tensorflow>=1.7.0"

pip install tensorflow-hub

問題三，報錯OSError[]找不到指定模組

解決一https://blog.csdn.net/wobeatit/article/details/79207196

第三部：驗證安裝成功

win+R ---cmd---python----import tensorflow as tf

檢測tensorflow是否使用gpu進行計算(此方法沒看懂)

Importtensorflowastf

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

檢視版本資訊

1Cuda版本

2Cudnn版本

3tensorflow版本

$Conda list 檢視

tensorflow-gpu

tensorflow-hub

tensorflow-tensorboard

版本