WIN10+CUDA10.1+cudnn+Anaconda安装TensorflowGPU版本

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在WIN10下基于CUDA10.1和CUDNN10.0在Anaconda Python3.7下安装TensorflowGPU版本

====================== 更新2019/8/3 ======================================
高版本的tensorflow目前不支持python3.7，这篇博客是基于python3.7安装的tensorflow 1.13版本,这个版本很低了.如果想要安装tensorflow高点的版本,比如1.90,可以看我的另一篇博客,这篇博客是使用anaconda新建一个python3.6的环境,安装tensorflow1.9.0.
===================== 更新内容结 束 ======================================

目录：

• 写在前面的话
• 我的电脑配置
• 一些下载链接
• 安装过程

写在前面的话

之前安装的Tensorflow是CPU版本的，但是tensorflow有一个问题就是使用GPU版本的tf训练的模型是不能被CPU版本的TF调用的，会报出如下错误：

tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Generic conv implementation only supports NHWC tensor format for now.

也就是说：
为了解决这个问题，我们就需要安装GPU版本的TF了，但是，直接在Anaconda Prompt下使用各种方式安装，都会报错。因为它需要安装CUDA。我之前安装的是CUDA9.0，但是因为报错信息显示需要CUDA10.0，我就卸载了9.0的版本，重新安装10.0，结果，安装成了最新版的10.1，于是，将错就错。安装10.1的吧。

我的电脑配置

我的电脑是HP的暗影精灵2。配置如下：

另外，WINDOWS是专业版的win10.

What you need & 一些链接

• CUDA10.1 https://developer.nvidia/cuda-downloads
• CUDnn 10 https://developer.nvidia/rdp/cudnn-download
• Anaconda https://www.anaconda/

安装过程

1.下载Anaconda

打开上面的链接，下载anaconda即可。此步骤很简单，百度即可。

2.下载安装CUDA10.1

进入官网，选择Windows–>x86_64–>10,我选择的是exe（local）下载，大概两个多G。

下载之后，点击安装


这一步选择自定义。

全部勾选（自动的全部勾选）

可以记下这三个路径。

等待安装完成即可，可能需要几分钟的时间。

3.安装CUDNn

进入官网，注册登录账号，下载适用CUDA10.1的CUDNN。


大概两百多兆，下完之后得到一个压缩包，解压。

打开文件夹，你会看到三个文件夹。

将这三个文件夹的内容复制到之前提示你记得三个路径，其实没改过的话默认是

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

里面大致是这样：

可以看到和CUDNN文件夹有三个相同名字的文件夹，将cudnn文件夹里三个文件里的内容复制到上面文件里相同名字的文件夹下，即可。

4.配置环境变量

4.1 Anaconda环境变量

建议你也配置一下Anaconda的环境变量，可在安装anaconda后配置。在Path变量下新建三个。红色部分为安装路径。

4.2 CUDA环境变量

看系统变量是否有下面两个系统变量（应该是自动生成的）：

在Path下添加如下环境变量

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp

4.3 验证是否配置成功

打开cmd，输入

nvcc -V

注意V大写，如果像下面这样，即成功了。

4.4 查看CUDA的版本

可看我的了一篇博客。

5.安装TensorFlow

这一步网上有很多安装方法，有pip的，有conda的。但是，大部分我都失败了。最后都会得到一种错误：

可以看到错误提示显示需要CUDA10.0
不论使用 pip install tensorflow-gpu 还是pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu都会出现这样的错误。最后使用了conda install tensorflow-gpu成功了。

具体步骤

打开Anaconda Prompt
输入conda install tensorflow-gpu，根据提示输入y，会开始下载几个包，完成之后。输入python 然后输入import tensorflow as tf就不会出现之前那种错误了。

以上です。

========================= 更新(19/7/6) =========================
使用conda install tensorflow-gpu安装的TF版本为1.13，而其他命令安装的是1.14，我不确定是装了CUDA10.1解决了安装问题，还是说使用这个命令解决的。因为我在CUDA9.0的时候并没有使用过该命令，建议大家先试一下，看能否成功。

本文标签： 版本cuDNNtensorflowgpuAnaconda