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为什么选择Windows系统：
其实我们没有必要过多纠结与到底使用Linux系统还是Windows系统来学习TensorFlow，因为不管是那个系统我们关注更多的还是框架本身的学习而已。Linux对于TensorFlow的支持一定是好过Windows的，但是作为一个初学者而言，它具体好在哪里在初期的学习阶段可能也不大能体现出来，再加上我对Linux系统并不熟悉，所以选择了更小的学习成本开始TensorFlow的学习。
配置所需要的环境和软件版本：
系统环境：Windows10
TensorFlow版本：1.1
Python版本：3.5
CUDA版本：8.0.61
cuDNN版本：v5.1
Anaconda版本：3-4.2.0
CUDA环境搭建
1.确定显卡是否支持CUDA
CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。CUDA环境搭建需要依赖电脑的GPU，我们需要先查看GPU版本：
我电脑的GPU型号为GTX 960M，其计算能力为5.2，GPU的计算能力可以在NVIDIA官网查看。
2.安装CUDA8.0
在NVIDIA官网下载与系统对应的CUDA8.0安装包并安装：
[外链图片转存中…(img-tjJJ0jPt-1567924852550)]
安装完成后：
3.配置cuDNN v5.1
cuDNN是用于深层神经网络的GPU加速的原始库。
在官网下载与CUDA版本和操作系统对应的cuDNN，将其解压后放在CUDA8.0的安装路径下。
解压之后：
可以看到，其实解压出来的三个文件夹在CUDA的安装路径中是存在的，这三个文件夹里放的其实是使用cuDNN所需呀的文件。
需要注意的时，整个过程是不需要配置环境变量的，因为在安装CUDA的时候环境变量已经配置好了，配置cuDNN也只是把cuDNN需要的文件放到自动定义好的路径里面，这点还是很方便的。
使用 Anaconda搭建Python环境##
Anaconda是一个集成了Python的工具包，还包含了Python的一些常用库，如numpy等，所有版本下载地址，外网下载速度很慢，可以到清华大学镜像下载，**需要注意的是，配置TensorFlow需要Anaconda3-4.2.0，该版本的Anaconda安装的才是Python3.5，而到目前为止TensorFlow在Windows下只能用Python3.5版本。**安装完成后在开始菜单会出现一个Anaconda3的文件夹：
安装CPU版TensorFlow
TensorFlow有两个版本大家肯定都知道，但是按照官网的建议，安装GPU版之前最好装一遍CPU版的，在这里直接在cmd中利用Anaconda来安装，注意cmd一定要用管理员权限打开。
在cmd中键入：conda create -n tensorflow，用来新建一个conda环境
在cmd中键入： activate tensorflow，以激活conda环境：
激活之后，cmd命令行的前面会有一个写着tensorflow的括号。
在刚刚激活的环境下，使用pip安装CPU版TensorFlow，在cmd中键入：
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
然后等待安装完成就好了。
安装GPU版TensorFlow
在上一步安装完成之后，继续键入：
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
以安装GPU版TensorFlow 。
最后安装完成：
友情提示：在cmd中用单击右键复制粘贴哦！
测试TensorFlow
下面测试安装是否正确，在cmd中打开Python，然后引入TensorFlow打印一个Hello, TensorFlow!
使用管理员权限打开cmd，键入activate tensorflow，继续键入python，以执行python语句：
然后依次键入下列代码：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
其实如果可以import tensorflow的话，就差不多可以说明配置成功了。
本文标签： 教程 系统配置 Windows TensorFlow
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