在电脑上配置tensorflow。

windows 10+python 3.5+Tensorflow-gpu 1.5+CUDA9.0+cuDNN7.0.5+anaconda

本电脑配置：
 

win10 64
位；
CPU
：
i5 7300hq
；
GPU
：
GTX 1050 ; 2G
显存。

开始搭建

一.安装visual studio 2015

二.安装anaconda

通过指令查看conda安装了哪些包：
开始菜单
->Anaconda3—>Anaconda Prompt
：

conda list

可以看到已经安装了numpy、scipy等包，后期需要其他依赖包可以自行安装。

三.安装CUDA

1.安装conda

默认安装可以，安装在其他盘符也行，路径问题的解决办法下面会给出。

2.验证conda是否安装成功

打开
Anaconda promt
，输入：
nvcc -V ，出现以下字符，说明安装成功。

3.用户变量环境配置

右击
“
此电脑
”->“
属性
”->”
高级系统设置
”->”
环境变量
”
，如图所示：

无论默认安装还是改变了路径，
用户环境变量都需要自己添加
。

总结conda安装程序完成后就
两点：

（
1
）系统变量中
CUDA_PATH
和
CUDA_PATH_V9.0
已经存在
 

（
2
）在用户变量，新建
PathCUDA
：
C:\ProgramData\NVIDIAGPU Computing Toolkit\v9.0\bin

四.cuDNN7.0.5安装

1.下载win10版本

2.cuDNN的安装

解压
cudnn-9.0-windows10-x64-v7
，将文件夹里三个文件夹分别拷贝至
CUDA
的安装目录的对应的文件夹即可。

五.tensorflow-gpu1.5的安装

1.tensorflow-gpu运行环境

1）在
windows
程序中找到
Anaconda Promt
并打开，输入命令：

conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config –set show_channel_urls yes

界面会有警告，不用管，继续往下。

2）在
Anaconda Prompt
中利用
Anaconda
创建一个
python3.5
的环境
，环境名称为
tensorflow
（名字可以自由取），输入命令：

condacreate -n tensorflow python

3.5

3）敲入
activate
命令启动环境
 

4
）输入
python
命令，可以看到所配环境的
python
版本为
python3.5.4（系统自动配置为3.5.4版本）

2.安装tensorflow-gpu

如果之前有安装的话先卸载

pip uninstall tensorflow-gpu（卸载代码）

pip install tensorflow-gpu==1.5（安装1.5版本代码）

3.安装conda自带的IDE

为了能在
ipython
和
Spyder
中使用
tensorflow-gpu
，我们需要在
tensorflow
的环境中安装这两个的插件。打开
AnacondaNavigator
，选择
Not installed
，找到
ipython
和
Spyder
并安装：

如果不安装的话，无法使用conda自带的spyder开发环境。本人习惯用pycharm，所以配置好编译器后，转战pycharm调用conda编译器，起飞。

剧透了。。（下章记录训练神经网络的学习笔记，图为简单的前向神经网络的训练结果）