工欲善其事圾旨，必先利其器，以下是自己花了不少時(shí)間從網(wǎng)上找經(jīng)驗(yàn)和方法搭建的windows版本下的深度學(xué)習(xí)環(huán)境，作為一個(gè)小結(jié);
了解一下術(shù)語(yǔ):
CUDA(Compute Unified Device Architecture，統(tǒng)一計(jì)算架構(gòu)):NVIDIA推出的用于自家GPU的并行計(jì)算框架，也就是說(shuō)CUDA只能在NVIDIA的GPU上運(yùn)行仇让，而且只有當(dāng)要解決的計(jì)算問(wèn)題是可以大量并行計(jì)算的時(shí)候才能發(fā)揮CUDA的作用。
cuDNN(CUDA Deep Neural Network library):是NVIDIA打造的針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速庫(kù)躺翻，是一個(gè)用于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPU加速庫(kù)丧叽。
tensorflow:谷歌深度學(xué)習(xí)框架,理解成一個(gè)庫(kù)就行了。
keras:就是站在巨人肩膀(tensorflow)上的人,是一個(gè)兼容 tensorflow的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高級(jí)包,類似于封裝了tensorflow获枝，給開(kāi)發(fā)者使用的時(shí)候更加方便蠢正。
Anaconda:可以便捷獲取包且對(duì)包能夠進(jìn)行管理，同時(shí)對(duì)環(huán)境可以統(tǒng)一管理的發(fā)行版本省店。Anaconda包含了conda嚣崭、Python在內(nèi)的超過(guò)180個(gè)科學(xué)包及其依賴項(xiàng)。理解成管理python各種東西的就行懦傍。
本機(jī)配置：
系統(tǒng):windows10.
顯卡:NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB
安裝內(nèi)容與順序：
1.visual studio 2017
2.CUDA9.0
3.cuDNN 7.0.5
4.Anaconda
5.tensorflow-gpu
具體步驟：
1.安裝vs雹舀；(vs必須安裝，CUDA是與其結(jié)合使用的)
進(jìn)入官網(wǎng)進(jìn)行下載:
https://visualstudio.microsoft.com/downloads/
安裝過(guò)程中勾選 C++組件
2.安裝CUDA
查看顯卡類型粗俱，查看顯卡支持的CUDA的版本 NVIDIA控制面板=>幫助=>系統(tǒng)信息=>組件=>NVCUDA.DLL=>產(chǎn)品名稱 (自己的是9.1说榆，但是！！Ｇ┎啤４俊！要安裝9.0唱蒸！9.0邦鲫！9.0！)
CUDA下載地址:
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
3.配置CUDA
電腦右鍵神汹，打開(kāi)屬性==>高級(jí)系統(tǒng)設(shè)置==>高級(jí)==>環(huán)境變量庆捺，可以看到系統(tǒng)中多了兩個(gè)環(huán)境變量：CUDA_PATH 和 CUDA_PATH_V9_0，
添加如下幾個(gè)環(huán)境變量：
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
在用戶變量Path中添加:C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.0
命令行輸入 set cuda 查看配置情況
或者進(jìn)入 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite目錄屁魏，使用命令行運(yùn)行bandwidthTest和deviceQuery滔以，看到顯卡信息和‘Result = PASS 表示配置成功
3.下載cudnn
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive（需要注冊(cè)賬號(hào)才能下載)
根據(jù)CUDA版本選擇相應(yīng)版本
下載成功后，將里面的bin氓拼、lib你画、include文件夾中內(nèi)容復(fù)制到CUDA安裝目錄的對(duì)應(yīng)文件目錄下
CUDA默認(rèn)安裝目錄為:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
4.安裝Anaconda
https://www.anaconda.com/distribution/
一直按照默認(rèn)下一步即可，但是其中有一個(gè)桃漾，勾上撬即，表示添加到環(huán)境變量中
4.下載tensorflow-gpu
可以創(chuàng)建一個(gè)環(huán)境專門(mén)用于深度學(xué)習(xí):
創(chuàng)建新環(huán)境：conda create -n tensorflow-gpu python=3.6.5
激活/切換到該環(huán)節(jié) activate tensorflow
選擇正確的tensorflow-gpu版本
在該環(huán)境下的命令行輸入
pip install tensorflow-gpu==1.8.0
(這里存在一個(gè)pip速度慢的問(wèn)題，解決方案如下:
到user目錄中建立一個(gè)pip目錄呈队，然后新建pip.ini,例如:C:\Users\SONDER\pip\pip.ini
ini中的內(nèi)容為:
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple)
5.下載keras
pip install keras
6.檢查是否安裝成功
在命令行輸入
import tensorflow
import kears
沒(méi)有報(bào)錯(cuò) 則成功
安裝過(guò)程的各種坑和注意事項(xiàng):
CUDA cudnn tensorflow keras的版本號(hào)務(wù)必要對(duì)應(yīng)，否則會(huì)發(fā)生各種各種錯(cuò)誤３纭Ｏ艽荨！
這里自己之前踩的坑是裝的9.1版本的cuda颅崩，但是最后安裝完成后會(huì)出現(xiàn)各種問(wèn)題几于，然后百度發(fā)現(xiàn)tensorflow-gpu不兼容9.1 9.2 所以只能重新卸載了在裝，不過(guò)自己比較強(qiáng)迫癥沿后，重裝了windows系統(tǒng)后全部裝了一遍沿彭。
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那么，我就祝你萬(wàn)事勝意吧尖滚。
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