win10 anaconda3环境下安装tensorflow-GPU（仅需两行代码即可）

教程最好的地方在于不是纯粹的安装固定版本的 tensorflow 某个版本，而是提供了一个安装的方法，利用本教程的安装理念，

tensorflow的任何版本随心所欲安装，再也不用复制、粘贴别人的版本，轻松安装你喜欢的版本！！！

神奇的两行代码：

anaconda search -t conda tensorflow-gpu

anaconda show <USER/PACKAGE>

第一行代码寻找可供安装的 tensorflow-gpu 的版本，可以自行选择

第二行代码获得可供安装的 tensorflow-gpu 的安装方法

第一部分：安装步骤：

1、首先安装 anaconda3，安装过程很简单，自行安装即可，下载地址：https://www.anaconda.com/download/

Anaconda仓库镜像增加

官方下载更新工具包的速度很慢，所以继续添加清华大学 TUNA提供的Anaconda仓库镜像，在终端或cmd中输入如下命令进行添加

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/main/

conda config --set show_channel_urls yes

安装好anaconda3 后，通过调用以下命令创建一个名为tensorflow的conda环境：

conda create -n tensorflow python=3.6.4

删除上述创建的环境使用下面代码：

#删除指定的环境（在这里环境名为 env_name），使用下面的代码
conda env remove -n env_name

2、通过下面的代码激活创建的 tensorflow 环境：

activate tensorflow

下一步寻找要安装的 tensorflow 的版本，通过下面的代码：

anaconda search -t conda tensorflow-gpu

3、下一步，找到适合 win10的安装版本，并复制其 name(本例中 name 为：nwani/tensorflow-gpu)

通过下面的代码获取 name为 nwani/tensorflow-gpu 的安装方法：

anaconda show nwani/tensorflow-gpu

安装代码：

conda install --channel https://conda.anaconda.org/nwani tensorflow-gpu

4、输入安装代码，耐心等待安装完成即可

5、离线安装过程：先下载 tensorflow-gpu 的离线安装包 .whl文件，找到下载好的 .whl 路径，然后键入

pip install c:\...\tensorflow_gpu-xxxx.whl

第二部分下面的部分为安装完成后的一些可能出现的报错和警告信息：

1、安装完成后，import tensorflow as tf 报错：3 和 4

出现这两个报错是因为 cuda 没有安装好，去 Nvidia 的官网下载安装即可，若嫌麻烦，按我上述的安装方法，只要选择安装版本没问题，应该不会出现这个报错，下面的报错是因为第一次安装版本没选择好，走了一些弯路，记录下来当做经验教训！！！

2、下面的只是一个警告信息，已在图下方给出了解决方案

FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.from ._conv import register_converters as _register_converters

这个警告其实不会有任何影响
如果想让它消失，只需要更新h5py至2.8.0rc1以上，代码如下：

pip install h5py==2.8.0rc1

或者使用下面命令更新(库基本都可以使用该命令进行更新)

pip install --upgrade h5py

图中：

1、使用上述代码更新 h5py至2.8.0rc1以上

2、因为我的 pip 版本不是最新的，所以在使用 pip 安装命令时，会要求升级 pip ,最好升级一下！！

第三部分最终的测试

输入测试代码：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

最终输出测试结果，说明tensorflow安装成功！

测试GPU是否能用

测试代码：

在Python环境中输入：

import numpy
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))

下图是在 CPU模式下的测试结果：

之后就会出现详细的信息：显示 CPU :0 在工作

下图是在 GPU 下的测试结果：

tensorflow 默认调用系统最优资源，所以安装 tensorflow-gpu 版本的，会默认调用GPU资源，如上图所示：

GPU测试代码：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

查看日志信息若包含gpu信息，就是使用了gpu

上图显示了GPU的型号以及计算能力等

利用下面的代码可以查看 tensorflow 的版本：

import tensorflow as tf
tf.__version__

下面是安装Tensorflow1.8的代码：

Tensorflow1.8 支持到了CUDA9.0，tensorflow-gpu 的1.8版本的安装代码：

conda install --channel https://conda.anaconda.org/c3i_test2 tensorflow-gpu

附一个keras2.2.4的GPU版本的安装方式：

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda keras-gpu

在上述Keras2.2.4和tensorflow1.11版本下的OpenCV3.4.1

conda install --channel https://conda.anaconda.org/eyeware opencv

在Ubuntu18.04下的一个opencv3.4.2的安装方式：

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda opencv

Reference:

tensorflow运行出现错误： ImportError: Could not find 'cudart64_90.dll'.

彻底解决tensorflow:ImportError: Could not find 'cudart64_90.dll'

成功解决：FutureWarning:

确定自己的TensorFlow是CPU还是GPU的版本

tensorflow-gpu测试代码

tensorflow gpu使用说明

我的AI之路(5)--如何选择和正确安装跟Tensorflow版本对应的CUDA和cuDNN版本

tensorflow on GPU: no known devices, despite cuda's deviceQuery returning a “PASS” result

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