離線安裝tensorflow gpu

前言:安裝前先確定電腦可以使用gpu執行tensorflow，否則浪費時間。

nvidia（英偉達）官網官網檢視顯示卡是否支援gpu執行，compute capability需要在3.0及以上，否則安裝後，不能用gpu執行程式，會自動呼叫cpu執行。

nvidia官網：

密碼：0pmq

檔案列表：

anaconda3-4.2.0-windows-x86_64.exe  （python3.5.2）

anaconda 5.0.1(python 3.6.2)  +  tensorflow-1.4.0 經測試也可用。

pycharm-community-2017.2.4.exe

tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

cuda_8.0.61_windows.exe

cudnn-8.0-windows7-x64-v6.0.zip

安裝順序:

聯想膝上型電腦t430、64位機

1．win7旗艦sp1

2．cuda_8.0.61_windows.exe

3．cudnn-8.0-windows7-x64-v6.0.zip中bin、lib、include資料夾裡面的檔案替換

替換cuda_8.0.61_windows.exe安裝目錄下的bin、lib、include資料夾裡面的檔案（注意是檔案，不是資料夾）

cuda_8.0.61_windows.exe預設安裝目錄 c:\programfiles\nvidia gpucomputingtoolkit\cuda\v8.0

例如，cuda解壓後在c盤

c:\cuda\bin\cudnn64_6.dll  複製到 c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v8.0\bin  目錄下

c:\cuda\include\cudnn.h 複製到 c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v8.0\include 目錄下

c:\cuda\lib\x64\cudnn.lib 複製到 c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v8.0\lib\x64 目錄下

一定要複製檔案到對應目錄下，目錄不要混淆。如果運用中報找不到這幾個檔案，請在環境變數path中新增對應的目錄。

4．anaconda3-4.2.0 （python3.5.2版本，其他python版本和tensorflow不穩定，有各種問題，不建議使用）

安裝完成驗證，電腦螢幕左下角開始(windows圖示)-cmd-python

配置pycharm平台的tensorflow執行環境，在第6步完成後，開啟pycharm建立專案（project），例如 tensorflow-1.1.0

file-settings...-專案名稱-project interpreter-選擇python版本（3.5.2）-ok

6．tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl安裝

tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl複製到c盤根目錄

開始-cmd

pip install c:\tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

或者執行：

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu

系統自動匹配（pip指令在anaconda安裝後可以使用）

anaconda 5.0.1(python 3.6.2)  +  tensorflow-1.4.0 經測試也可用。

7．驗證

安裝完成，在pycharm平台新建tensorflowtest.py檔案並執行

print(sess.run(hello))

#creates a graph.

a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0,6.0], shape=[2, 3], name='a')

b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0,6.0], shape=[3, 2], name='b')

c = tf.matmul(a, b)

#creates a session withlog_device_placement set to true.

sess =tf.session(config=tf.configproto(log_device_placement=true))

#runs the op.

print(sess.run(c))

如果出現如下問題，表示顯示卡不滿足gpu執行要求。cuda對顯示卡最小相容要求是3.0。

gpu_device.cc:1093] ignoring visible gpu device (device: 0, name: geforce 710m, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with cuda compute capability 2.1. the minimum required cuda capability is 3.0.

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