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上一篇写了之前在我的Windows7上安装TensorFlow GPU版的一路坑坑洼洼，本以为已经解决了。但实际上在过年的几天内，又一次出现了问题。经过了反复的尝试，到今天为止终于稳定下来，特此记录一下。但是具体原因还是不十分清楚。
上一篇写到用CUDA自带的安装包里的390.60版显卡驱动程序完成安装后，终于可以运行TensorFlow的例子在GPU上了，很是开心了一阵子。但就在带回家过年的几天里，再次运行例子，居然又出现了“此设备不能移动或不能拔出”的问题，然后程序崩溃掉了，连切换到CPU都不行。彻底晕菜！！
之后按照之前的做法，卸掉显卡，卸掉驱动，卸掉CUDA程序，再从头安装，居然问题没有解决。于是又一通卸载和安装，但问题依旧。驱动程序版本低了说insufficient version，版本高了不是python崩溃，就是弹出显卡。
折腾了几天，完全没有头绪了。后来想起CUDA在安装的过程中曾经提出过Visual Studio的版本不兼容的问题，再想起莫烦的视屏里也提到需要Visual Studio 2015的一个情况，就在想是不是我本机的Visual Studio有问题。赶紧查看，发现本机没有安装Visual Studio，但有一对Visual C++，最高是2013版。于是开始了心酸的VS升级的过程。
升级VS最大的问题出现在微软的任何软件都是超级大，不是一般的大，是超级大。公司的电脑C盘只给了75G，在剩余15G的情况下，居然装不了VS 2015 community版本！！！！最后C盘空间不足而失败！！！
中间各种卸载其他软件等等的苦难就不说了，最后还是找IT运维把C盘扩展到150G解决了这个狗屎问题。
装完VS 2015，再装各种CUDA和驱动，问题依然。此时已经几乎是心灰意冷了，想想还是用用CPU版算了。
中间隔了几天，恢复心态后，又仔细想想这个问题。总觉得和TensorFlow没啥关系，因为TensorFlow自己报的错是找不到硬件：CUDA_NO_DEVICE_ERROR。那么就是硬件和Windows7自己的问题。于是上网去专门搜“此设备不能移动或不能拔出”的问题，而不是和TensorFlow一起搜。
果然，各个游戏论坛里关于这个问题的帖子很多，基本都是升级了显卡驱动程序后出现的。一般的解决方案都是回退显卡的驱动到前一个版本。但是对于我来说，是没有了前一个版本的。最后抱着死马当作活马医的想法，用GeForce Experience里的驱动更新功能，来更新显卡驱动程序。发现最新的显卡版本已经是2017年1月24号的了，比之前折腾的时候还要新，于是就安装了一把。
奇迹出现了！！！安装完是最新的378.49版本。然后一切正常，TensorFlow也可以用GPU来运算了，反复重启后还是很好用。完美解决！！
原因分析：基本能定位在是GeForce显卡的驱动程序上，但是具体明确的原因还是不清楚。之前安装396.60版后成功了，但是又出问题，怀疑是Windows更新了驱动程序。同时估计是这个版本和当时机器上的VS还是存在兼容的问题。而更新到VS 2015后，再用最新的驱动程序，两者之间兼容性很好，所以显卡就能正常工作了。
后记：利用GPU，现在跑Udacity教程，基本上调参再跑一次都是分钟杀。在Linux CPU版本上如果做同样的事情，那每个跑一次模型都要几个小时，完全无法正常练习。所以还是强烈建议想学TensorFlow的童鞋，用GPU版本吧。人生会灿烂很多！！！
本文标签： 后记 版本 TensorFlow GPU
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