TensorFlow的环境配置与安装教程详解（win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5）

TensorFlow是一个非常流行的深度学习框架，它可以在GPU上运行，提高训练速度。本攻略将介绍如何在Windows 10操作系统上配置TensorFlow的环境，并提供两个示例说明。

环境配置

以下是环境配置的步骤：

1. 安装CUDA 9.0。

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

安装过程中需要注意以下几点：

• 安装路径不要包含中文或空格。
• 安装时选择“Custom”选项，然后选择“CUDA Toolkit”和“Visual Studio Integration”。

• 安装完成后需要将CUDA的bin目录添加到系统环境变量中。

• 安装cuDNN 7.3。

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

安装过程中需要注意以下几点：

• 安装路径与CUDA的安装路径一致。

• 安装完成后需要将cuDNN的bin目录添加到系统环境变量中。

• 安装Anaconda。

下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual

安装过程中需要注意以下几点：

• 安装路径不要包含中文或空格。

• 安装完成后需要将Anaconda的bin目录添加到系统环境变量中。

• 创建虚拟环境。

打开Anaconda Prompt，输入以下命令：

bash
conda create -n tensorflow python=3.5.5

1. 激活虚拟环境。

输入以下命令：

bash
activate tensorflow

1. 安装TensorFlow-gpu 1.12.0。

输入以下命令：

bash
pip install tensorflow-gpu==1.12.0

1. 测试安装是否成功。

输入以下命令：

bash
python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果输出的版本号为1.12.0，则说明安装成功。

示例1：使用TensorFlow实现线性回归

以下是示例步骤：

1. 导入必要的库。

python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

1. 准备数据。

python
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1 + 0.3

1. 定义模型。

python
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = W * x_data + b

1. 定义损失函数。

python
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))

1. 定义优化器。

python
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

1. 训练模型。

python
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for step in range(201):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print(step, sess.run(W), sess.run(b))

在这个示例中，我们演示了如何使用TensorFlow实现线性回归。

示例2：使用TensorFlow实现手写数字识别

以下是示例步骤：

1. 导入必要的库。

python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

1. 加载数据集。

python
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

1. 定义模型。

python
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

1. 训练模型。

python
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

在这个示例中，我们演示了如何使用TensorFlow实现手写数字识别。