0x00 TensorFlow环境搭建

本教程引用 https://www.tensorflow.org/install/install_windows

• 仅支持CPU。如果您的系统没有 NVIDIA® GPU，则必须安装此版本。请注意，此版本的 TensorFlow 通常更容易安装（用时通常在 5 或 10 分钟内），所以即使您拥有 NVIDIA GPU，我们也建议先安装此版本。预编译的二进制文件将使用 AVX 指令。
• 支持GPU。TensorFlow 程序在 GPU 上的运行速度通常要比在 CPU 上快得多。因此，如果您的系统配有满足以下所示先决条件的 NVIDIA® GPU，并且您需要运行性能至关重要的应用，则最终应安装此版本。

GPU版本环境搭建

GPU版本要求使用NVIDIA GPU卡，并且CUDA计算能力在3.0及以上。CUDA 计算能力为3.0或更高的卡需要从源码编译安装TensorFlow 。计算能力为3.5或更高的卡可以使用编译好的二进制文件安装TensorFlow （使用pip安装.whl）。

当前为TensorFlow-gpu 1.11.0的环境要求，必须按照要求的版本安装，若版本高于或低于要求都有可能出现错误。

• CUDA Toolkit 9.0
• cuDNN v7.0 下载完后解压，将内部的三个文件夹复制到CUDA Toolkit 的安装目录下

注意：cuDNN 版本必须完全匹配：如果无法找到 cuDNN64_7.dll，TensorFlow 就不会加载。要使用不同版本的 cuDNN，必须从源代码构建。

0x01 TensorFlow安装

使用pip安装

支持的python版本：3.5 3.6

CPU版本安装：

pip3 install tensorflow

GPU版本安装：

pip3 install tensorflow-gpu

使用Anaconda安装

1. 通过调用以下命令创建名为 tensorflow 的 conda 环境：

   C:> conda create -n tensorflow pip python=3.5 

2. 通过发出以下命令激活 conda 环境：

   C:> activate tensorflow
    (tensorflow)C:>  # Your prompt should change 

3. 发出相应命令以在 conda 环境中安装 TensorFlow。要安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本，请输入以下命令：

   (tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow 

   要安装 GPU 版本的 TensorFlow，请输入以下命令（在同一行）：

   (tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 

验证安装是否成功

进入Python环境

输入：

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))

若输出以下内容就说明安装成功：

Hello, TensorFlow!

如果系统输出一条错误消息而不是问候语，请参阅 常见的安装问题

常见的安装问题

我们借助 Stack Overflow 来记录 TensorFlow 安装问题及其补救措施。下表包含了 Stack Overflow 上一些常见安装问题解答的链接。如果您遇到了下表中未列出的错误消息或其他安装问题，请在 Stack Overflow 上进行搜索。如果 Stack Overflow 中没有显示相关错误消息，请在 Stack Overflow 上提一个新的问题，并指定 tensorflow 标签。