Win10下安装并使用tensorflow-gpu1.8.0+python3.6全过程分析（显卡MX250+CUDA9.0+cudnn）

Win10下安装并使用TensorFlow-GPU1.8.0+Python3.6全过程分析（显卡MX250+CUDA9.0+cudnn）

在Windows 10操作系统下，我们可以使用显卡加速的TensorFlow-GPU来加速深度学习模型的训练。本文将提供一个完整的攻略，详细讲解如何在Win10下安装并使用TensorFlow-GPU1.8.0+Python3.6，包括显卡MX250的配置、CUDA9.0和cudnn的安装、TensorFlow-GPU1.8.0的安装和使用，并提供两个示例说明。

示例1：使用TensorFlow-GPU1.8.0训练MNIST模型

步骤1：安装CUDA9.0和cudnn

首先，我们需要安装CUDA9.0和cudnn。在安装CUDA9.0时，需要注意选择正确的版本。在安装cudnn时，需要将cudnn的文件复制到CUDA的安装目录下。例如：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

步骤2：安装TensorFlow-GPU1.8.0

接下来，我们需要安装TensorFlow-GPU1.8.0。我们可以使用pip来安装TensorFlow-GPU1.8.0。例如：

pip install tensorflow-gpu==1.8.0

步骤3：训练MNIST模型

在训练MNIST模型时，我们可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 导入数据
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 定义损失函数和优化器
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)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    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})
    # 测试模型
    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，我们使用tf.Session()类来创建一个会话。我们可以使用sess.run()方法来运行操作。在训练模型时，我们可以使用feed_dict参数来传递数据。在测试模型时，我们可以使用sess.run()方法来计算模型的准确率。

示例2：使用TensorFlow-GPU1.8.0训练自定义模型

步骤1：定义模型

首先，我们需要定义一个自定义模型。在这个示例中，我们将使用一个简单的全连接神经网络模型。我们将使用tf.placeholder()函数定义输入和输出的占位符，使用.Variable()函数定义模型的参数。例如：

import tensorflow as tf

# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

步骤2：定义损失函数和优化器

接下来，我们需要定义损失函数和优化器。在这个示例中，我们将使用交叉熵损失函数和梯度下降优化器。例如：

# 定义损失函数和优化器
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)

步骤3：训练模型

在训练模型时，我们可以使用以下代码：

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        x_train = ...
        y_train = ...
        sess.run(train_step, feed_dict={x: x_train, y_: y_train})
    # 测试模型
    x_test = ...
    y_test = ...
    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: x_test, y_: y_test}))

在这个示例中，我们使用sess.run()方法来运行操作。在训练模型时，我们可以使用feed_dict参数来传递数据。在测试模型时，我们可以使用sess.run()方法来计算模型的准确率。

总结：

以上是Win10下安装并使用TensorFlow-GPU1.8.0+Python3.6全过程分析，包括显卡MX250的配置、CUDA9.0和cudnn的安装、TensorFlow-GPU1.8.0的安装和使用，并提供了使用TensorFlow-GPU1.8.0训练MNIST模型和使用TensorFlow-GPU1.8.0训练自定义模型的示例。在使用TensorFlow-GPU时，你需要安装CUDA和cudnn，并使用pip来安装TensorFlow-GPU。