win10 配置tensorflow gpu版–不用装CUDA

win10 配置tensorflow gpu版–不用装CUDA
目前为止在win10系统里配置tensorflow gpu版的最好方法~~

安装anaconda python
从官网下载并安装anaconda （这个很多教程里都有啦，我就不写了）。

如果你下载的anaconda 自带的python是3.7的也没有关系，你可以在anaconda navigator 里自己创建一个新的基于python3.6的环境。像这样


anaconda navigator 界面
从新建的环境中打开cmd


从新建环境中打开终端
打开以后长这样

从新建环境里打开终端
检查一下你的python版本，更新conda （在打开的终端里输入这两行）

python --version

conda update conda (这个可有可无)

  1. 通过Anaconda Cloud Repositories安装TensorFlow-GPU

接着在终端里输入

conda install -c aaronzs tensorflow-gpu

像这样


安装aaronzs
这是目前我知道的唯一能够支持win10的不用安装cuda等乱七八糟的包。它由Aaron Sun 发表在GitHub上，传送门aaronzs - Overview

继续在这个终端里写上这两行代码

conda install -c anaconda cudatoolkit

conda install -c anaconda cudnn

这里的 -c 是 anaconda channel。

到这里就结！束！了！就是这么简单。只要你的电脑安装了anaconda, 并且显卡是NVIDIA的，就没有问题。

  1. 开始测试

打开你的python编辑器，比如pycharm. 新建一个python文件，写下这些测试代码

import tensorflow as tf

hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

运行这个python文件。第一次运行的时候系统初始化需要的时间有点久，大概需要五分钟左右，你就会看见这样的结果

测试结果
就配好了！！

接下来你就可以在这个环境里继续安装你需要的库，比如keras, pillow等等，都只需要

pip install …

这么简单

配置好GPU 版的tensorflow跑起deep learning的算法来比CPU快很多，CPU需要二十多个小时的GPU只需要半个多小时。

感谢Aaron Sun~~

有问题请留言。