Win10安装TensorFlow-GPU1.8.0详细完整步骤

TensorFlow-GPU是TensorFlow的GPU版本，可以在GPU上加速深度学习模型的训练和推理。本攻略将介绍如何在Win10上安装TensorFlow-GPU1.8.0，并提供两个示例。

步骤1：安装CUDA Toolkit

1. 下载CUDA Toolkit。

访问NVIDIA官网下载CUDA Toolkit 9.0。

1. 安装CUDA Toolkit。

运行下载的CUDA Toolkit安装程序，并按照提示进行安装。

1. 配置环境变量。

在系统环境变量中添加以下路径：

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

步骤2：安装cuDNN

1. 下载cuDNN。

访问NVIDIA官网下载cuDNN v7.0.5 for CUDA 9.0。

1. 安装cuDNN。

解压下载的cuDNN压缩包，并将其中的文件复制到CUDA Toolkit的安装目录中。例如，将文件复制到以下目录：

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

1. 配置环境变量。

在系统环境变量中添加以下路径：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64

步骤3：安装Anaconda

1. 下载Anaconda。

访问Anaconda官网下载Anaconda。

1. 安装Anaconda。

运行下载的Anaconda安装程序，并按照提示进行安装。

步骤4：创建虚拟环境

1. 打开Anaconda Prompt。

2. 创建虚拟环境。

在Anaconda Prompt中输入以下命令：

conda create -n tensorflow-gpu python=3.6

这将创建一个名为tensorflow-gpu的虚拟环境，并安装Python 3.6。

1. 激活虚拟环境。

在Anaconda Prompt中输入以下命令：

activate tensorflow-gpu

步骤5：安装TensorFlow-GPU1.8.0

1. 安装TensorFlow-GPU1.8.0。

在Anaconda Prompt中输入以下命令：

pip install tensorflow-gpu==1.8.0

1. 验证安装。

在Anaconda Prompt中输入以下命令：

python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果输出1.8.0，则表示TensorFlow-GPU1.8.0已成功安装。

示例1：使用TensorFlow-GPU训练深度学习模型

以下是示例步骤：

1. 导入必要的库。

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

1. 加载MNIST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
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})
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with语句创建一个会话，并使用sess.run函数训练模型。

1. 输出结果。

0.9191

在这个示例中，我们演示了如何使用TensorFlow-GPU训练深度学习模型。

示例2：使用TensorFlow-GPU进行图像分类

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.keras.datasets import cifar10

1. 加载CIFAR-10数据集。

python
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

1. 定义模型。

python
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

1. 训练模型。

python
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

在这个示例中，我们使用fit函数训练模型。

1. 输出结果。

Epoch 1/10
1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 1.5149 - accuracy: 0.4477 - val_loss: 1.2385 - val_accuracy: 0.5566
...
Epoch 10/10
1563/1563 [==============================] - 4s 3ms/step - loss: 0.4825 - accuracy: 0.8319 - val_loss: 1.2385 - val_accuracy: 0.6707

在这个示例中，我们演示了如何使用TensorFlow-GPU进行图像分类。

无论是训练深度学习模型还是进行图像分类，都可以使用TensorFlow-GPU在GPU上加速计算，提高模型训练和推理的速度。