Win10下Anaconda3上安装tensorflow教程

大概花费了4-5个小时的时间安装上了基于GPU版本的tensorflow1.3.0（除此之外还有基于CPU的版本），大体安装步骤如下：

step1：在Anaconda下创建出一个python3.5的环境（原因：由于大部分tensorflow都是基于Linux进行部署，近期才真正支持Windows版本，由于前期支持不够全面（官方也提出了支持3.6），所以安装尽量按照教程来，以免出现不必要的麻烦），Anaconda下键入activate tensorflow（deactivate退出）命令后，借助于pip命令对tensorflow进行安装。

step2：安装CUDA8.0和cuDnn6.0，下载地址：

https://pan.baidu.com/s/1cRQ55Y8g5SkrpCi6pM1HPg 密码：bsjn

https://pan.baidu.com/s/11FUyWN633_u4FkhtZe6How 密码：34wv

把CUDA安装好，cuDnn解压好后，可以采用以下两种方法：（1）把cuDnn和CUDA对应文件夹中的内容copy过去；（2）修改环境变量。推荐第一种。

成功安装结果如下图：

参考：

1.安装参考：

（1）https://www.cnblogs.com/W-Yentl/p/7783933.html

（2）http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159

2.清华镜像网站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/（里面包含了各种开源镜像，超强大）

安装运行时的一些提示&&可能出现的错误：

1.用pip进行安装时，最好指定tensorflow的版本，因为tensorflow1.3.0+CUDA8.0+cuDnn6.0，如果装了高版本的tensorflow，在使用“import tensorflow as tf”进行测试时，会报出“ Could not find 'cudart64_90.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 9.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit”的错误。此时，只需要借助于镜像重新安装指定版本的tensorflow即可。

(tensorflow) C:\Users\Administrator>pip install --upgrad https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

2.需要注意的是：在运行测试代码时，一定要在已经（activate tensorflow）激活的环境下，再进入python，否则会报错找不到tensorflow模块“ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'”。

测试代码如下：

(tensorflow)C:\Users\Administrator>python
Python 3.5.4 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Aug 14 2017, 13:41:13) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello Tensorflow!")
sess=tf.Session()
print(sess.run(hello))

3.查看libraries的版本时，在Anaconda环境下键入“conda list”和tensorflow环境下键入“conda list”两者是不同的，后者可以看到tensorflow的版本。

4.解决安装CUDA过程中电脑黑屏问题，经过细致观察，每次安装CUDA时，如果直接选择经典安装，则一般会在安装图形驱动时出现卡顿和黑屏，且每次安装都会卸载掉原有安装好的驱动，于是：

（1）下载一个驱动精灵，把检测到显卡相关的驱动自行安装好。

（2）运行CUDA安装程序，选择高级自定义安装，且只勾选第一项cuda，其他GeForce experience，driver，other都不装，即可安装成功。

注意：有可能在安装完成后，会发现鼠标右键后的“NVIDIA 控制面板“找不到了，并且在控制面板项中的”NVIDIA 控制面板“也无法打开，此时用驱动精灵重新手动安装一下显卡驱动即可恢复。

后续还需要做的是如何在PyCharm中使用tensorflow！

-------------------------------------------这是一条分割线20180306---------------------------------------------

PyCharm和tensorflow的链接：

按正常方式安装好PyCharm后，为了能正常的使用numpy，Scipy等库，需要把interpret的路径设置成Anaconda3中python.exe所在的目录；而为了能正常使用tensorflow，则需要把interpret的路径设置成安装好的tensorflow中python.exe的路径。

激活PyCharm的方式：

1.在激活界面的License server输入：http://idea.liyang.io；或者：点击help→Register→License sever ,输入http://idea.liyang.io。
2.在浏览器的地址栏输入：http://idea.lanyus.com/，该网址，无需修改用户名，点击获取注册码。复制该注册码，粘贴在注册界面的Activation code的输入框中，点击 ok。

后续还需要做的是如何在Jupyter NoteBook中使用tensorflow！

-----------------------------------------这是一条分割线20180424------------------------------------------

Anaconda 打开Navigator就报错解决方案：

Windows下：

1）使用管理员运行：conda prompt

2）执行命令 conda update anaconda-navigator

3）还是不行就试试命令：anaconda-navigator --reset

往往都是通过reset进行解决；

Anaconda安装pandas，scikit-learn等一系列扩展包：

1）方法一：通过启动Anaconda Navigator（1.通过工具栏启动；2.在Anaconda Prompt中键入：anaconda-navigator启动），在对应的环境下，搜索并apply；但是这种方式的缺点是，Navigator环境不太稳定，有时会出现bug。

2）方法二：直接在Anaconda Prompt键入命令，进行安装。

例如：要在tensorflow环境下安装pandas，只需要1.键入：activate tensorflow；2.键入：conda install pandas；并按照提示进行操作即可安装好；3.键入deactivate，跳出tensorflow环境；4.键入：anaconda-navigator启动navigator，进入对应的Environments查看，pandas已经安装好啦！

如果IDE用的是PyCharm的话，最后只需要更新一下对应项目的Interpreter即可。

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