windows7安装tensorflow-gpu开发环境

标签：www.   镜像   需要   点击   win   bsp   3.5   f11   path   1、安装anaconda anaconda想必大家都不陌生，由于网站登不上去，我找到了清华大学的一个开源镜像，下载地址为http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 下载完成后安装，一步步点击ok就好啦，这里忘截图了，所以就不放图了，我将anaconda安装在D:\software\anaconda 下。 注意将安装路径添加到系统环境变量中，右键我的电脑--属性--高级系统设置-环境变量，在系统变量path中加入anaconda的安装路径即可，如下图所示： 添加环境变量 此时在命令行下查看Python的版本，可以发现电脑中已经成功安装了python3.6的开发环境啦. 查看系统中的python版本 2、安装Pycharm Pycharm算是一款比较不错的python ide了，下载地址为：http://www.jetbrains.com/pycharm/ Pycharm分为社区版和专业版，社区版需要付费或者激活码，所以这里我索性下载了一个社区版，下载，一路安装畅通无阻。 3、安装tensorflow-gpu版本 anaconda中已经内置了pip，所以选择直接用pip进行安装： pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 发现，报错啦！ 安装报错 出现这个错误的原因是目前tensorflow-gpu版本只支持python3.5.2，所以我们使用如下命令建立一个tensorflow的计算环境： conda create -n tensorflow python=3.5.2 随后激活此环境： activate tensorflow 在此环境下执行安装命令： pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 安装成功！ 4、安装cuda和cudnn 只安装了tensorflow是不够的，想要配置gpu的开发环境，还需要安装cuda和cudnn：cuda下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载之后安装即可，一路点下一步！ cudnn下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download cudnn下载后直接解压即可，需要将bin目录添加到环境变量path中,如下图所示： 将cudnn的bin路径添加到环境变量 5、使用Pycharm进行测试 首先我们需要将解释器选择为我们刚刚创建的tensorflow环境： 修改解释器环境 可以看到我们新建的tensorflow计算环境只有这么一点python库，每次想要使用pip安装新的库时，需要先激活tensorflow环境，仍然使用activate tensorflow即可。 如果不想这么麻烦，可以直接将anaconda的python版本进行降级，使用命令：conda install python=3.5.2，降级之后再安装tensorflow。 编写第一个程序： tensorflow示例程序 运行结果： 运行结果 至此，大功告成！   Excel BI、Python爬虫案例、Python机器学习、Python数据科学家、大数据、数据分析报告、数据分析师体系、深度学习、R语言 转载请保留以下内容： 本文来源自天善社区ruc_wenwen老师的博客（公众号）。 原文链接： https://ask.hellobi.com/blog/wenwen/8494windows7安装tensorflow-gpu开发环境标签：www.   镜像   需要   点击   win   bsp   3.5   f11   path   原文地址：http://www.cnblogs.com/csj007523/p/7491009.html