Windows10下GPU版本TensorFlow安装问题汇总

如何在已经安装anaconda2电脑上，保留anaconda2（python2.7），安装TensorFlow。 由于TensorFlow只支持python3，所以要安装python3， ，又想保留python2，可以通过anaconda来管理两个版本的python而不至于产生冲突。方法如下：

python3安装

创建一个名为python36的环境，指定Python版本是3.6 打开cmd:conda create –name python36 python=3.6 安装好之后在anaconda的envs文件目录中可以看到安装的文件

安装好之后，要使用python3.6之前要先激活python3.6 cmd中输入：activate python36

使用完之后退出环境 cmd中输入：deactivate python36 这样就进入了python3的环境，输入python即可开始编程，但是编程经常要使用Spyder或jupyter，那就得安装anaconda3，方法如下

anaconda3 安装

创建一个名为Anaconda3的环境变量 cmd中输入：conda create –name Anaconda3安装spyder、jupyter 打开anaconda2的navigator，application中选择Anaconda3，然后选择要安装的软件即可自动安装好。 安装好之后，使用和python3类似 cmd中输入： activate anaconda3 已启动jupyter为例，cmd中接着输入：jupyter notebook使用完之后退出环境 cmd 中输入： deactivate anaconda3

TensorFlow 安装

激活anaconda3环境 cmd中输入：activate anaconda3安装TensorFlow，这里有多个安装版本，但是只有一个成功了 pip install tensorflow-gpu #结果显示html5lib安装失败 pip install –upgrade tensorflow #也失败，失败原因没有保存下来 pip install –upgrade –ignore-installed tensorflow-gpu #安装成功

CUDA 与 cuDNN安装

安装CUDA：按照graphic prompt安装即可安装cuDNN:解压下载文件cuda，将文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0的对应文件中。CUDA和cuDNN安装需要注意的问题是，CUDA和cuDNN的版本必须对应。例如cuda_8.0.44_win10对应cudnn5.1。 否则就会出现：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块， ImportError: No module named ‘_pywrap_tensorflow_internal等问题。如果还是出现上面的问题，可以尝试从微软官网下载Visual C++ 2015 redistributable，然后安装此文件。

TensorFlow 测试

1.官方的简单测试

>>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') >>> sess = tf.Session() >>> sess.run(hello) 'Hello, TensorFlow!' >>> a = tf.constant(10) >>> b = tf.constant(32) >>> sess.run(a + b) 42 >>>

2.官方example测试

python yourpath\mnist_with_summaries.py

遇到问题： Couldn’t open CUDA library cupti64_80.dll cupti64_80.dll not found

解决办法：将文件目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64中的文件cupti64_80.dll复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin目录中

重新启动就可以了。