離完成上一篇文章有近1年了。2016年發生了太多的事情，從而沒能堅持哪怕是每月一篇這樣的頻率。終於在2017年的1月份抽出幾天搞出了一些東西。一路坑窪，趕緊記錄下來。

2016年初就開始看深度學習的東西，主攻TensorFlow。但是一路專案再加上換了公司，每次都是搞兩天就停一陣子，然後再拾起來重頭搞兩天，再被打斷。而且換了公司後沒有了隨意能呼叫的計算資源，CPU版的TensorFlow直到11月份才安裝完，並跑了一些例子。因為一般虛擬機器都不支援GPU，所以GPU版就完全沒有機會實踐。直到TensorFlow出了Windows版，而且發現新換的電腦居然是NVIDIA的GeForce 940M顯示卡，立刻決定在筆記本上實驗安裝一把TensorFlow-GPU版本。

但因為手賤，就那麼一抖，居然把整個過程搞了近4天才真正地讓MNIST的例子跑在GPU上。

不再發騷了，直接上過程，並介紹碰到的這個大大大大坑！！

下面的過程不是一步一步的手把手教程，而是一個簡略的敘述，所以如果你想重複實現，最好先了解一些TensorFlow的基礎知識。

安裝環境：

• Windows 7 64bit
• GPU: GeForce 940M
• Python: 3.5.2
• CUDA: 8

我的安裝過程：

1. 首先下載Anaconda3的Win7 64bit版，安裝Python3.5版本。因為目前TensorFlow對Windows只支援Python3.5。可以直接下載Anaconda的安裝包安裝即可，一般不會有問題。
2. Anaconda安裝完成後，直接在Windows的命令窗口裡敲Python就應該能看到版本是否是3.5。
3. 用conda安裝jupyter：conda install jupyter
4. 建立一個jupyter notebook的目錄，然後cd到此目錄後啟動jupyter notebook：jupyter notebook
5. 然後用conda命令安裝pip：conda install pip。
6. 用conda命令建立tensorflow執行環境：conda create -n tensorflow-gpu。這一步的目的是建立一個單獨的python執行環境，方便同時安裝CPU版和GPU版本，不會互相影響。
7. 啟動此執行環境：activate tensorflow-gpu
8. 用pip安裝tensorflow：pip install tensorflow-gpu
9. 啟動python命令列編輯器，然後import tensorflow as tf，報錯說沒有cuda庫。
10. 按照tensoflow的git網頁上指定的CUDA地址下載CUDA8和cudnn的庫。其中想下載cudnn的庫，需要去註冊一下會員。略微麻煩了點。不過都順利下載。
11. 安裝CUDA8，直接執行cuda_8.0.44_windows.exe檔案，一路預設的點下去。半小時後安裝完畢。
12. 然後CUDA安裝程式會安裝一個什麼NVIDIA Experience的程式，然後這個程式會自動啟動，並詢問是否要升級顯示卡的驅動程式。我腦子一暈，想當然的認為最新的肯定是最好啦，就手賤點了升級。然後一路綠燈的升級完畢。
13. 接著解壓縮cudnn的庫檔案cudnn-8.0-windows7-x64-v5.1.zip。把其中的資料夾放到一個地方，比如E:\CUDA。然後可以有兩種方法把cudnn庫設定成tensorflow可以用。
    1. 把此目錄路徑放到Windows的系統PATH引數裡面；
    2. 把目錄裡面的內容放到CUDA的安裝目錄（我的是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0）下面相對應的目錄裡面，bin的放到bin，lib的放到lib，include的放到include。
14. 一切就緒，還是在命令列的tensorflow-gpu的執行環境裡，啟動啟動python命令列編輯器，然後import tensorflow as tf。發現5行successfully load的東西，說明找到了cuda的庫。
15. 定義一個session，如 s=tf.Session() 然後回車，詭異的事情出現了！！
    1. Windows彈出了一個警告框，說什麼“此硬體裝置不可拔出或是不能移動......";
    2. Python命令列裡面的錯誤提示是：......can not cuInit: CUDA_NO_DEVICE_ERROR......
16. 完全無頭緒的兩個提示，立刻開始一頓狂搜百度。結果發現居然沒有人碰到這樣的問題。馬上翻牆出去上google，再搜，得到的資訊極其稀少。首先是安裝在Windows上的就很少，而碰到這個問題的就更少。唯一一個一樣的是stackoverflow上某人提到了裝置不能拔出和移動，還是英語，一開始就沒留意。而且他最後問題是解決了，解決方法是windows裡面把顯示卡解除安裝了再安裝就好了。基本沒有參考價值。
17. 接著繼續搜，B+G滿世界的海搜。的一個初始的想法是CUDA安裝沒裝好，就把第11步反覆搞，結果還是一樣。
18. 搞了一天，發現沒進展，開始懷疑是顯示卡的問題，於是把顯示卡給刪了，再裝。然後重複14步，沒問題，15步又出錯，但是這次報的錯不再是什麼硬體不能拔，而是Python程式出錯。眼淚立刻下來了，雖然還是錯，但終於開始接近問題的本質了。開始懷疑是顯示卡驅動程式的問題。立刻檢視，NVIDIA的控制面板裡給出了驅動資訊，是版本368.81。然後安裝了一個GPU-z，看看顯示卡的情況。驅動版本也是一樣的，但是提示顯示CUDA不支援。。。。。。
19. 於是去Geforce的官網找驅動，然後找了最新的2016年12月的版本，下載安裝。然後第15步的錯誤再現！！根據18步的情況，判斷新的驅動版本可能不行。
20. 於是去Geforece官網找舊版本，奇葩的是，Geforece最舊的版本只到2016年8月份的372.54版。下載372.54，安裝還是15步的問題。
21. 只好滿世界的找舊版本驅動，大海撈針一般。前後下了7-8個版本。終於在安裝了一個很舊的版本後353.62（2015年出的驅動），情況開始發生逆轉了！！
22. 安裝完此舊版，執行一個session後，tensorflow居然顯示找到了顯示卡，且能打印出顯示卡的資訊啦。那個心花怒放啊！！以為苦日子終於熬到頭了。
23. 然而，真正開始跑MNIST例子的時候，一堆警告出現：...... cuda version is insufficient for cuda runtime environment....。居然出了新的問題。不過還好，之前搜尋驅動程式的時候見到過別人貼的這個問題，解決方案是顯示卡的驅動版本要足夠高。
24. 於是從353.62版本開始，一個一個的試更高的版本，355.98,359.06,361.91,365.81全都試過了，不是版本過低就是高版本後python程式出錯。前前後後搞了2天多，還是不行。這時候開始冷靜下來整理思路了：
    1. 問題已經基本鎖定在顯示卡的驅動程式的版本上；
    2. 別人為什麼沒有出現過什麼問題，從而造成B+G上幾乎沒有出現15裡面的情況的帖子？
    3. 別人沒碰到，說明自然安裝就能解決掉。
    4. 那麼就有可能是CUDA庫會有自己支援的一個版本的驅動程式。
25. 等分析到這裡，思路就清晰了，CUDA的版本是確定的，就是要找到和這個CUDA支援的驅動程式版本。於是仔細的又看了一下CUDA的安裝元件，果然發現，在安裝CUDA的過程中，安裝包自身就包括了一個369.30版的顯示卡驅動。那麼這個版本就應該是和CUDA8相互支援匹配的驅動程式。
26. 發現了這個問題後，就立刻解除安裝掉已經安裝的高於369.30驅動程式，然後按照第11步從新裝一遍CUDA，選擇自定義安裝，選擇369.30的驅動。
27. 裝完重啟，再次執行，終於只有successfully，沒有其他的警告啦。GPU-Z也顯示GPU load在80%左右。CPU的用量很低。

到此為止，終於解決了Windows7上安裝執行TensorFlow GPU版本，成功運行了簡單版和卷積版的MNIST。

問題分析：

1. 根源其實很簡單，就是CUDA8有自己完全相容匹配的Geforece顯示卡的驅動程式。我的GeForece 940M對應的就是369.30版
2. 用CUDA安裝程式預設就會把這個版本的驅動程式裝上。但這裡有兩個坑：
   1. CUDA安裝預設是全裝，神馬Experience、Insights都裝，裝完了就立刻檢測你機器的顯示卡驅動是否是最新的，發現不是最新的，就建議你升級。如果如我一般手賤了一下，後面就悲劇了。
   2. 如果你已經自己升級過驅動版本高於369.30，CUDA安裝不會降級，這個時候也會悲劇。
3. 如果機器的驅動版本低於369.30，CUDA就會安裝升級。這種情況應該是最常見的，因此一般安裝完成後TensorFlow-GPU就能完美的識別GPU並用來進行計算。我猜測這也就是為啥網上幾乎沒有出現我碰到的問題的帖子。因為預設都是OK的。

雖然過程很痛苦也漫長，但是這麼一折騰還是學到了很多東西，NVIDIA的網站也看了不少。對GPU也有了一些瞭解。得失都有。下面就開始TensorFlow GPU的學習了。 後記：用CPU和GPU搞了一下對比，結果還是很清楚的。 CPU：4核的i5， GPU：GeForce 940M CNN的MNIST，CPU的4核全100%的負載，搞了56分鐘；GPU平均80%的負載，7分鐘搞定。實在是快！！！