Anaconda+TensorFlow-gpu安裝最詳細采坑

在安裝TensorFlow-gpu的時候踩了很多坑，在這裡做一記錄

1、 首先安裝Anaconda3，安裝時注意勾選add anaconda to my PATH environment variable,這樣可以省去安裝完後再去配置系統變量、環境變量等步驟，可以先看一下這個文章裡面關于anaconda的介紹：會對了解後面的步驟很有幫助！https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9

2、 安裝pycharm，pycharm是一款與anaconda可以非常好的銜接的IDE，是以推薦使用；

3、 安裝英偉達cuda，要根據GPU型号選擇對應的版本，具體可以https://blog.csdn.net/zpc17875305019/article/details/90287995，安裝完cuda後還要再安裝一下CudNN，這個檔案包也是在英偉達官網下載下傳。下載下傳後解壓後将對應的三個檔案下的檔案複制一下即可，

4、 接下來就是建立一個環境，打開anaconda prompt或者cmd指令視窗，利用conda create –n my_venv python==3.6

（這裡的my_venv即是你要注意最好不要用python内置包重複的名字，否則最後在使用的時候可能會報錯），建立好環境後，用conda activate my_venv,進入環境。

5、 然後可以利用pipinstallTensorFlow-gpu指令安裝TensorFlow-gpu，但是通常會出現報錯的情況，如果是SSL error，一般是由于源的問題可以通過以下辦法解決：

cd :C:\users(你的使用者名)

mkdir pip

cd pip

cd.>pip.ini

然後打開C:\users(你的使用者名)\pip\pip.ini 檔案，在裡面複制

[global]

Index-url=http://pypi.douban.com/simple

[install]

Trusted-host=pypi.douban.com

然後儲存，關閉檔案。

接下來就可以通過剛才的指令安裝TensorFlow-GPU包了，注意，安裝後你在Lib/site-packges裡看不見這個包，但是你可以通過一段簡單的測試代碼測試是否安裝成功。

import tensorflow as tf

hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

輸出：

b’ Hello, TensorFlow!

則表明安裝成功！

6、 安裝好環境後，打開pycharm,打開file-settings-project interpreter，單機右邊的齒輪圖示添加本地解釋器，切換到existing environment，找到剛剛安裝的TensorFlow環境裡的python.exe，然後點選ok，這樣就可以在你的project中使用你剛剛建立的帶有TensorFlow-gpu庫的虛拟環境。

在使用TensorFlow過程中，自己建立的檔案檔案夾，最好都不要使用帶有python内部包的檔案名，以避免出現不必要的報錯。