在Window10下安装Anaconda3 和 GPU版 Tensorflow

【简述】

关于Window安装TensorFlow- GPU环境的文章网上已经有很多了，但是为什么还要写这篇文章呢，作者就是被网上的文章给坑了，经过无数次的失败后，终于安装成功。由于tensorflow-gpu的版本和CDUDA版本，甚至CUDNN版本都有着对应关系，导致在安装TensorFlow-GPU入了很多坑，最后还是通过看错误信息，才顺利安装上的，因此分享这篇文章，避免小伙伴们入坑（大家可以对照我的模式来安装）。
借鉴了两位大神的安装教程之后，综合一下终于安装成功了。

先上作者的环境

【详细过程】
一、前提准备条件(所有内容全为64位，不要问为什么)

1、Python-3.5
2、Anaconda3-5.1.0 （python 3.6 version，64位）
3、显卡驱动：建议去英伟达官方下载，驱动不要最新的，时间最好跟cuda和cudnn发布时间相差无几。
4、CUDA-9.0.176_win10 （是V9.0版本）
此外包括了cuda9.0.176的两个补丁CUDA-9.0.176.1_windows 和 CUDA-9.0.176.2_windows
5、CUDNN-9.0-windows10-x64-v7 （其实是V7.0，官网下载下来是这个，需要注册帐号）

二、安装过程
1、安装python-3.5，默认安装即可，记得勾选环境变量设置。

2、Anaconda3的安装，也默认安装，记得勾选环境变量设置。

3、安装英伟达显卡驱动，默认精简安装即可。

4、CUDA的安装（核心来了）

① 右键以管理员身份运行cuda_9.0.176_win10.exe，下面按照图片操作

以上便是安装完毕cuda的主程序。

② 接下来安装两个补丁，也分别以管理员身份运行，先安装补丁1：CUDA-9.0.176.1_windows，详细如下图所示：

③ 接下来安装两个补丁，也分别以管理员身份运行，再安装补丁2：CUDA-9.0.176.2_windows，详细如下图所示：

以上便是cuda主程序和两个补丁的完整安装教程。

5、CUDNN的安装
解压CUDNN-9.0-windows10-x64-v7.zip，压缩包里面cuda文件下有三个文件夹（bin,include,lib）和一个txt文件，把这三个文件夹复制到你cuda的安装目录下，如果按照上面默认安装的话，路径是C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0，将文件复制过来即可。

6、环境变量的设置 ★★★★★★
接下来便是核心的核心了，网上教程大部分都是没有这部分，从而导致无法调用GPU。Window10系统直接小娜搜索“环境变量”，运行“编辑系统环境变量”，然后选择“高级”→“环境变量”，我们看到“系统变量”已经有 CUDA_PATH 和 CUDA_PATH_V9_0 这两个环境变量，还需要添加以下几个环境变量。

① 在“系统变量”下面点击“新建”，在弹出的窗口“编辑系统变量”中输入变量名和变量值，然后确定。
“变量名”：CUDA_SDK_PATH
“变量值”：C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv9.0

② 再依次新建以下四个变量名和变量值，分别确定保存。
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%libx64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%binwin64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%commonlibx64

③ 在系统变量“Path”增加以下几条路径，点击“Path”，选择“编辑”。

在“编辑环境变量”窗口点击“新建”，依次新建以下四个变量
%CUDA_LIB_PATH%
%CUDA_BIN_PATH%
%CUDA_SDK_LIB_PATH%
%CUDA_SDK_BIN_PATH%

再依次通过“新建”添加如下4条（默认安装路径）：
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0libx64；
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0bin；
C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv9.0commonlibx64；
C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv9.0binwin64；

如果你选用了自定义路径，上述这些默认路径都应该相应替换为你的自定义路径。安装完毕后如下图所示：

到此，环境变量配置完毕，我们可以验证是否配置成功，主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe：首先win+R启动cmd，cd到安装目录：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing TookitCUDAv9.0extrasdemo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,执行完毕，两个都返回“Result=PASS”,那么就证明环境变量配置成功。

三、安装tensorflow-gpu
Win+R启动cmd，在命令提示符内输入以下
C:User***>conda creat –n tensorflow-gpu python=3.6
(这样在anaconda建议一个名字叫tensorflow-gpu的环境)
C:User***>activate tensorflow-gpu
(激活tensorflow-gpu环境)
C:User***>pip install tensorflow-gpu==1.7.0
(安装tensorflow-gpu 1.7.0版)

待tensorflow-gpu安装完毕后，基于window10 + Anaconda3 + tensorflow-gpu版就全部安装完毕了，可以采用网上各种方法测试显卡的威力。


测试前：

测试中：

【写在最后】
经过不断尝试，最后总算安装完毕并成功在window10下用GPU运行程序，测试结果GTX 1080 Ti的计算力还可以，通过安装过程中出现的问题，总的来说，【环境变量】一定要严格设置才能避免各种错误。

P.S. 第一次发文，排版还不太会，希望大家多多见谅。