Windows安装TensorFlow(亲装多台)

因为工作需要，最近都在搞人工智能智能，配置了专门的人工智能训练机器。linux安装了GPU版本的环境。但是也想自己的开发电脑上也可以跑部分TensorFlow。网上找了不少教程，几乎没有一个安装成功，也看了官网的原生教程。反复安装了几次了，才总结出一个比较简单容易的教程。当然，最简单的是安装CPU版本的，其次GPU版本就比较复杂了，需要安装显卡相关，我后面也会提一下。

一、安装Python基础环境

1. Python版本 3.5.2

看官方说法，是3.5-3.6版本，经过我测试，最好的版本是3.5.2

下载地址
选择对用的系统版本

Windows x86-64 executable installer

安装完成之后，配置好对应的环境变量，在cmd命令行里可以看到版本

python -V
Python 3.5.2

2.升级pip

python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade pip

3.升级setuptools

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade setuptools

至此，Python的基础环境就已经搭建完毕了

二、安装CPU版本的TensorFlow

这个默认是安装2.0以上的版本，笔者安装的时候是2.3

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-cpu

三、测试安装是否成功

直接跑TensorFlow的代码，如果没有报错，则是安装成功

1.进入Python开发环境

命令行进入Python开发环境
cmd
python

import tensorflow as tf
a = tf.constant(10)
print(a)

最终打印出：

tf.Tensor(10, shape=(), dtype=int32)

到这里，windows安装TensorFlow算是成功，后面可以进行学习。
根据这个最终的安装流程，我又安装了其他几台电脑，均可以成功跑起来。

2.开发IDE

推荐使用PyCharm，在windows和linux都可以用，非常方便。

四、安装GPU版本的TensorFlow

GPU版本的麻烦很多，而且还不一定安装成功。而且还要考虑到显卡的问题。
这里笔者就介绍自己的安装过程。仅当作参考。

1. 安装TensorFlow

前面Python步骤一样，这里选择的是GPU版本的TensorFlow

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu

2.安装CUDA Toolkit 10.0

下载地址
CUDA Toolkit 10.0 Archive，下载安装即可

3.下载CUDA10.0

下载地址

选择window10版本。
注意，这个很容易安装失败。你需要先卸载掉原来的驱动

删除系统盘中Program Files (x86)和Program Files内包含的 
NVIDIA Corporation和NVIDIA GPU Computing Toolkit文件夹

另外如果有提示vs安装的错误，可以选择不安装vs

配置环境变量

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64

4.安装dll

运行的时候如果有提示dll错误。那可能还需要安装vs的dll

下载地址

Visual Studio 2015、2017 和 2019
根据自己的操作下载
x64： vc_redist.x64.exe
ARM64： vc_redist.arm64.exe

最终跑一下测试代码看看