• 我看的网课讲解的视频用的是带gpu版本的tensorflow1.4.0,使用pip install tensorflow-gpu==1.4.0,但是如果想直接用之前那个命令的话要使用anaconda老一些的版本,最新的版本不支持,点击这里下载anaconda 5.2.0
  • 最新的版本的会报错,找不到tensorflow-gpu==1.4.0
  • anaconda环境可能需要激活,可能管理的时候需要使用管理员权限
  • 安装完成后,查看提示,查看需要的CUDA版本。事实上

    这里给出链接,下载后先别安装,先装上visual studio 2017后再安装,为什么这样,实际上对应的是官网上的

    Virtual studio 2017下载点击这里

CUDA8下载点击这里
cudnn6下载点击这里

cudnn里的各个目录下的文件对应安装CUDA目录,一个个添加到对应位置

  • 以上的方法装的tensorflow版本中,cpu不支持AVX AVX2,网上一些人所谓的解决方法是屏蔽掉警告消息,有点自欺欺人的感觉了哈哈。
    我们可以不用默认的tensorflow版本,因为那个可能是为了照顾大多数cpu吧,没支持AVX。
    我们用这个带AVX2 的1.4.0的版本
    这个版本的cuda和cudnn
    CUDA9
    cudnn7

然后问题得以解决

  • 给的编译过的包怎么装
    pip install 包

    注意:这样可能报错,在下面讲了。

  • 如果import tensorflow as tf时,显示

    解决思路
    包内出错,是h5py包

解决办法
对h5py进行更新升级
pip install h5py==2.8.0rc1
来自https://blog.csdn.net/weixin_43226015/article/details/82803557

  • 如果提示pip要更新

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