Windows10 x64平台下配置 tensorflow 1.5.0 gpu + CUDA 9.0 Anaconda pyt

最近又折腾了一下，把以前配置好的环境删了，重新配置一遍，给自己做个记录

本机其实是装了python 3.6 tensorflow 1.2.1 CUDA 8.0环境的

现在折腾升个级，反正这个版本之间相互也是麻烦的要死

首先是装好 python 3.6 的话，应该就有pip包，修改pip的镜像源

在这个目录下，没有就新建一个文件，添加一些配置信息

C:\Users\用户\pip\pip.ini

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

配置到清华的镜像站，这样下载起来快。。。

下载新版本的Anaconda 5.1.0 x64 python 3.6 版本，听说现在加入了 Visual Studio Code了

https://www.anaconda.com/download/

这里顺便提一下为啥要装 Anaconda， 因为方便。。。

比如numpy 这种库默认python3.6肯定是没有的，直接装Anaconda比较方便省事

如果不想安装Anaconda，本地直接安装tensoflow的话，也是可以的

推荐在线联网安装，省事，记得改一下镜像站，下载更快

安装好Anaconda之后，先不管，先去搞一下CUDA

这次的安装是

tensorflow 1.5.0 版本 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0

先看支不支持CUDA 我的是 GTX 850M

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

CUDA的 现在地址 包括之前各个版本

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择下载 9.0 版本，网上有测试 9.1版本不支持，我也没亲试过

不过 9.0版本有一个补丁，亲自安装可以使用

安装CUDA 9.0

cuDNN

https://developer.nvidia.com/cudnn

cuDNN 下载 7版本即可

解压，复制文件到 CUDA 9.0 的安装目录

顺带在说一下旧版本

windows tensorflow 1.2.1 + CUDA 8.0 + cuDNN 5.1

只是还记得 cuDNN 安装6版本则不行，不过这是对于WIn平台

CUDA装好之后，就剩tensorflow了

这里就很简单了

上一步中已经更改了pip 的镜像站，

如果想直接替换Anaconda的base环境，在开始菜单打开Anaconda Prompt

输入

pip install tensorflow-gpu

pip 会自动从镜像站下载 1.5.0 版本的whl

包的地址是这个

也可以这样

pip install https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/26/1e/067fa5a334df570f7ea060450585568d9d4e3847f85dcf01f4ecc9c6814f/tensorflow_gpu-1.5.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

如果不想改变 Anacodna的base环境，可以使用 conda 新建 一个环境

打开 Anaconda Prompt

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 
conda config --set show_channel_urls yes

打开 Anaconda Prompt创建一个叫tensorflow的环境，配置python版本为3.6

conda create -n tensorflow python=3.6

激活新建的环境，之后所有的的操作将只对新环境有效

activate tensorflow

安装 tensorflow-gpu

pip install tensorflow-gpu 

===============================

一些不吐不快的东西

如果要离线安装，需要事先下载好相关的依赖关系包才可以

关于包的依赖关系应该来这里查找

https://pypi.python.org/pypi

比如 搜索tensorflow ，可以得到当前最新版 1.6.0rc1（写这个记录时候是）

https://pypi.python.org/pypi/tensorflow/1.6.0rc1

你可以手动修改最后的版本号，比如修改为 1.5.0，即可

https://pypi.python.org/pypi/tensorflow/1.5.0

这个依赖关系是python库之间的依赖关系，还不涉及到CUDA等东西，所以安装CPU版本的话，把这些都搞定应该就可以了

可以看到只要这里可以下载所有库版本的whl离线版本，之前不知天高地厚，按照所有的依赖关系，一个个下载 离线 whl 文件手动安装了一遍，真是酸爽

这里再多说一句，有一个包我会记它一辈子，html5lib0.9999999

在安装 tensorflow-tensorboard 这个包时，有这么一个要求html5lib (==0.9999999)

0.9999999/1.0b8
Released on September 10, 2015

https://pypi.python.org/pypi/html5lib/1.0b8

https://pypi.python.org/pypi/html5lib/0.9999999

坑爹地方来了，这两个版本同时存在，且whl也分别存在，

这时如果你下载安装了 1.0b8 版本，则会在安装tensorflow-tensorboard时提示版本错误

而如果你下载安装了0.9999999 版本，一切就可以顺利继续了。。。

说多了都是泪，各位自行体会吧

除了上述地址，各种离线whl也可以来这里

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/