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前言

自从有了一台配置了GTX1070的msi过后就一直想要把深度学习环境配置好，但是搞了很久都没能成功，总是出现各种奇奇怪怪的错误。折腾了很久(几个月)之后，终于配置好了环境，现在记录一波我的心酸踩坑之旅。

尝试ubuntu双系统

一开始，把启动盘插进去开机进入ubuntu桌面界面过后几秒钟就直接卡死，根本无法进入安装界面。网上求助后发现是Nvidia的显卡与Ubuntu的兼容性问题，要在开机选择install那个地方按e键，编辑那段参数配置，找到quiet splash这句话，在后面添上“空格”+“nomodeset”，如果原本有“- - -”这串符号直接先删掉就好，保存退出重启进入低画质的界面，然后就不会卡死了，之后正常安装就好。
遇到的第二个问题是安装完毕本来想再下一个显卡驱动，结果发现找不到wifi适配器，捣鼓了很久也没能够解决，最后放弃了ubuntu双系统。

尝试ubuntu虚拟机

虚拟机正常安装，没遇到什么问题。但是，后来我发现虚拟机里面检测不到显卡，网上查资料，有人说是虚拟机的硬件是模拟出来的，所以没法用真正的电脑硬件，自然显卡也就没法在里面用了。遂放弃ubuntu虚拟机。

安装cuda和cudnn

过程基本参照这篇博客，在这里表示感谢这位博主，解决了几个月都没能解决的问题。

其中要进入安全模式，删除这两个文件夹，因为安全模式启动不会启用独显，所以才能删除干净。
C:\Program Files\NVIDIA Corporation
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit

win10下要进入安全模式步骤如下
1.在Win10系统里同时按下”Win+R“组合按键，在打开的运行对话框里输入命令：msconfig，然后点击确定。
2.点击打开系统配置窗口，选择引导选项卡。
3.在引导选项卡窗口下，将引导选项下的安全引导(F)勾中，然后点击确定。
4.点击后，系统提示重新启动后，会进入安全模式。
具体过程参照百度经验。

安装tensorflow-gpu

打开anaconda的prompt，输入命令pip3 install tensorflow-gpu==1.9.0即可下载，选择1.9.0版本是因为这个版本对我安装的cuda和cudnn兼容性更好，我使用过更新的版本，但是出现过一些奇奇怪怪的问题，遂换成1.9.0版本。如果要换源下载，在命令后面添上-i，再添上换源网址，列举如下：
阿里云 http://mirrors.aliyun/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu/simple/
豆瓣(douban) http://pypi.douban/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu/simple/
如果以及下载了更新的版本的tensorflow需要降为1.9.0版本，输入命令
pip3 install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu==1.9.0 --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple即可。

测试是否成功

打开python，

import tensorflow as tf
hello=tf.constant('hello')
with tf.Session() as sess:
	print(sess.run(hello))

如果没有报错正常运行就说明安装成功啦。如果是第一次运行，加载硬件会比较慢这是正常情况。

本文标签： 血泪史环境GPUtensorflow

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